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基于模糊优选神经网络BP法的低温物流中心设计储藏能力预测

How to Forecast the Reserves of the Low Temperature Logistics Distribution Center Based on Fuzzy Optimized Neural Network BP Approach
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摘要 在选择影响低温物流中心设计储藏能力的合适因子基础之上,将模糊优选神经网络BP模型应用于第三方低温物流中心的设计储藏能力预测上,结果表明预测值具有较高的可信度。 Fuzzy optimized Neural Network BP Approach is used to forecast the reserves of the low temperature logistics distribution center based on the most important factors that affect the reserves. The result shows that the accuracy of forecasting is up to 97.1%.
出处 《物流技术》 2006年第11期44-45,48,共3页 Logistics Technology
基金 国家科技攻关计划课题(2004BA527801)
关键词 相对优属度 模糊优选 神经网络 低温物流中心 设计储藏能力 relative superiority fuzzy optimization neural network low temperature logistics distribution center, reserves
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二级参考文献26

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