灰色神经网络模型在物流需求预测中的研究

研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高.为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求预测方法.组合方法首先采用灰色预测模型对训练样本进行学习,得到BP神经网络的输入值,然后采用BP神经网络对其进行预测,得到最终物流需求值.将组合模型应用于湖南省物流需求预测中,实验结果表明,改进的模型提高了物流需求预测精度,发挥了2种单一模型优势,克服了单一模型不足,提供一种物流优化管理的有效方法.     

基于因子分析与神经网络的区域物流需求预测

研究区域物流需求预测问题。影响区域物流需求影响因子较多,因子之间呈非线性关系,导致预测模型结果复杂,运行时间长,预测精度低。为提高区域物流需求预测精度,提出一种因子分析和BP神经网络相结合的区域物流需求预测方法(FA-BP)。首先通过因子分析对影响因子进行降维处理,然后将降维后的区域物流需求数据作为BP神经网络的输入进行训练建立预测模型,最后得到区域物流需求的预测结果。对某省1993-2007年区域物流需求预测进行实例分析,结果证明FA-BP模型提高了区域物流需求预测精度,网络的收敛速度加快,在区域物流需求预测方面有着广阔的应用前景。     

基于BP神经网络的物流交通实载率监测仿真

针对传统物流交通实载率监测方法仅处理静态信号,导致监测误差率较高,引用BP神经网络对物流交通实载率监测方法进行优化设计。在物流运输车辆和运输路线上,安装物流交通数据监测设备,为实载率的计算提供原始数据。借助监测设备对道路上运行的车辆进行识别,若识别为物流监测车辆,则利用BP神经网络对产生的监测信号进行动态处理。最终通过确定载重量、运输距离和车辆行驶里程的值,得出实载率的实时监测结果。通过仿真验证得出结论:设计的基于BP神经网络的物流交通实载率监测方法的平均误差率为1.4%,与传统方法相比降低了2.4%,且可准确监测实载率,保障了监测准确率。     

基于BP神经网络的函数逼近

本文详细叙述了BP算法的原理,剖析了Matlab的BP相关函数,并使用MATLAB中提供的BP函数进行非线性函数的逼近,验证了该网络模型的准确有效性.     

基于MATLAB的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表。MATLAB的神经网络工具箱提供了许多有关神经网络设计、训练和仿真的函数和方便、友好的图形用户界面来实现BP网络,还可实时将仿真结果可视化,从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效。     

基于BP神经网络的太阳辐射度预测

太阳辐射预测准确,能够对光伏发电的输出功率做出较为准确的预测,将为电网的运行和控制提供重要参考依据。建立了一种用于预测太阳辐射的BP神经网络仿真模型,通过利用实际数据对该模型进行训练,实现了对未来太阳辐射的预测。     

基于MATLAB的软件可靠性BP神经网络模型

研究并分析了BP神经网络的结构和特点,针对不足之处提出改进方法.在改进的基础上建立神经网络软件可靠性新模型.通过MATLAB仿真工具进行了实例仿真,证实该新模型比传统模型预测精度高,泛化能力强.     

基于BP神经网络的水果识别系统

近些年,计算机视觉发展迅速,在水果识别方向进行了广泛的应用和研究.本文设计基于BP神经网络的水果识别系统,选取生活中常见的三种水果:苹果、橘子、香蕉作为对象.首先,通过网络资源等搜集水果图像建立样本库;然后通过MATLAB对图像进行预处理,为后续的特征提取做好准备.水果特征的提取选择纹理、形状、颜色三种特征进行提取;同...     

基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统.介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价.系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用.     

BP神经网络在果蔬冷链物流预警中的应用

近年来,消费者对果蔬冷链产品的安全和品质提出了更高要求,而现有的系统仅从温度和湿度两方面预测果蔬安全状态,没有综合考虑人员操作和设备等因素对果蔬品质的影响。针对上述问题,分析果蔬在冷链过程中出现安全隐患的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,建立果蔬预警指标体系,采用BP神经网络搭建安全预警模型,并对模型进行训练和预测。预警结果表明,该方法较传统的时间序列、回归分析方法,在解决实际问题中预测误差小,可以有效提高果蔬在冷链物流中风险预警的准确性。     

基于BP神经网络的汽车故障率预测

汽车在使用过程中总会有故障出现,对于汽车生产商来说,了解到汽车在一定期限内的故障率,可以制定相应的生产计划,减少时间成本和库存成本.汽车的运用条件十分复杂,汽车形成故障的因素也多种多样,找出影响汽车故障率的因素,定性分析每个因素的权重,然后对样本数据进行整理分析,建立汽车故障的控制模型,运用Levenberg-Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型,在此基础上进行预测,能够较精确的得到汽车故障率数据.     

基于Matlab的BP神经网络应用

BP学习算法是一种单向传播的多层前向网络,Matlab中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础,基于Matlab的工具箱,结合西瓜仁重的预测,验证了BP神经网络预测西瓜仁重的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得在预测作物生长中推广。     

基于Matlab的BP神经网络应用

BP学习算法是一种单向传播的多层前向网络,Matlab中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础,基于Matlab的工具箱,结合西瓜仁重的预测,验证了BP神经网络预测西瓜仁重的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得在预测作物生长中推广。     

基于BP神经网络模型的故障预测分析

本文以数据采集与监控(SCADA)系统提供数据和设备故障的历史数据作为故障预测的数据来源,对动态数据和静态数据采用BP神经网络建模,测试结果说明了模型的有效性。     

基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

研究了物流车辆调度优化问题。针对云计算下任务调度算法没有考虑调度的服务质量和用户满意度的问题,特别是在物流任务调度问题中存在复杂的计算网络,造成计算率降低,为了解决上述问题,提出了一种新的有关云计算和神经网络相结合的物流作业调度算法。算法充分考虑了调度的服务质量以及用户满意度,建立一个参数化的处理模型,计算用户在各个资源上的综合满意度,再将任务分配到满足用户需求和使系统资源达到均衡的资源上执行,最后采用改进的神经网络进行优化车辆调度。实验结果表明,改进算法不仅能满足用户的多种需求,提高了用户的满意度,同时也提高了资源调度率和系统资源的利用率。     

基于BP神经网络的灾情预测模型

洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容，它有效地预测出受灾的地区和强度，对于财产保险的费率制定、有效预防、及时施救以及防灾预案的编制有重要的指导意义。该文采用了BP神经网络进行灾情预测，在学习过程中结合了聚类，引入了惯性因子，加快了学习时的收敛速度，试验证明，取得了良好的学习和测试效果。     

神经网络模型在预测土壤pH值中的应用研究

该文通过对西藏察雅县105层土样资料(1988年)建立CaCO3-pH神经网络模型,与刘世全等所做的回归模型在拟合精度和预测性能方面作了比较,结果显示,BP网络在拟合性能方面不亚于回归方法,在预测性能上要优于回归方法。该文对将神经网络引入土壤环境系统的研究中作了有意义的尝试;所建立CaCO3-pH间的关系模型,是研究污染物在土壤中的降解和转化的重要基础,对评价周边环境因素对土壤的综合作用也有重要意义。本文的结论说明,神经网络对于研究土壤系统的目标因子和相应的影响因子间的关系方面,是较为适用的数学手段。     

基于BP神经网络的图像压缩的Matlab实现

BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响.     

一种基于PVM的并行BP神经网络

通过分析单计算机的BP神经网络学习和执行算法,提出了使用PVM构造多计算机的并行神经网络。该并行神经网络的实现灵活应用于高可靠性和大规模数据的分析和处理中,同时,该BP神经网络的并行设计与实现,可广泛应用于其他神经网络模型的并行计算机实现。