期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
基于BP神经网络的成都市的物流需求预测
被引量:
7
下载PDF
职称材料
导出
摘要
为更合理准确地预测成都市物流需求规模,本文将理论分析与实证验证相结合,分析了影响四川省成都市物流需求的主要因素,建立神经BP网络模型,选择相应的经济指标为输入指标,预测成都市未来5年的物流需求规模,为成都市未来一定时期内的物流系统规划提供理论依据。
作者
陈敏
机构地区
北京物资学院
出处
《中国储运》
2021年第5期107-108,共2页
China Storage & Transport
关键词
BP神经网络
成都市
物流需求
预测
分类号
F259.27 [经济管理—国民经济]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
14
参考文献
4
共引文献
27
同被引文献
56
引证文献
7
二级引证文献
11
参考文献
4
1
高雪雪.
基于BP神经网络的海南省物流需求预测[J]
.物流技术,2018,37(1):87-90.
被引量:7
2
韩正超,张有云,黄文霞.
基于BP神经网络的济南市物流需求预测[J]
.软件,2020,41(3):149-152.
被引量:9
3
高秀春,徐晶晶,高艳玲.
基于BP模型的港口物流需求预测研究[J]
.物流技术,2014,33(2):99-101.
被引量:9
4
陈丹,朱萍.
基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析[J]
.物流科技,2019,42(10):131-133.
被引量:8
二级参考文献
14
1
James S,Douglas L.Strategic Logistics Management[M].homewoodlL:Irwin,1999.
2
杨俊聪.基于组合方法的港口物流需求预测研究[D].福州:福建农林大学,2009.
3
姜含春.预测与决策M].北京:高等教育出版社,2006.
4
阮文彪.现代港口经济学[M].北京:中国石化出版社,2008.
5
Greg Tkacz.Nerual Network Forecasting of Canadian GDP Growth[J].International Journal of Forecasting,2001,17(1):57-69.
6
何国华.
区域物流需求预测及灰色预测模型的应用[J]
.北京交通大学学报(社会科学版),2008,7(1):33-37.
被引量:87
7
徐优丽.
基于神经网络的物流需求预测——以浙江省长兴县为例[J]
.浙江树人大学学报(人文社会科学版),2008,8(1):56-58.
被引量:10
8
张春霞,彭东华.
我国智慧物流发展对策[J]
.中国流通经济,2013,27(10):35-39.
被引量:96
9
邹欣,张梦芩.
基于灰色GM(1,1)模型的四川省物流需求预测[J]
.物流技术,2015,34(9):166-169.
被引量:9
10
张璐,木仁.
物流需求预测方法概述[J]
.物流科技,2015,38(7):104-106.
被引量:5
共引文献
27
1
王凤英.
福建省港口物流管理专业人才需求分析与培养研究[J]
.物流工程与管理,2014,36(12):143-144.
被引量:1
2
王凤英.
福建自由贸易区背景下港口物流管理专业人才培养模式研究[J]
.物流工程与管理,2015,37(12):105-106.
3
朱念,陈东升,何昌勤,李立民.
基于灰色GM(1,N)模型的广西北部湾港口物流预测研究[J]
.数学的实践与认识,2017,47(23):303-310.
被引量:14
4
赵文德,胡子瑜,黄丽娟,盛鑫.
基于FA-BP神经网络的城市电子商务物流竞争能力研究[J]
.物流技术,2018,37(9):79-84.
5
杨贵红.
物流网络中多地区配送需求预测方法[J]
.科学技术与工程,2016,16(30):264-267.
被引量:1
6
张雪.
基于GM(1,1)模型的河北省冷链物流需求预测[J]
.价值工程,2020,39(6):124-126.
被引量:7
7
张晓丹,周捷,王振洁.
基于序列算子和GM(1,1)模型的服装流行色预测[J]
.纺织高校基础科学学报,2020,33(3):38-44.
被引量:2
8
WEI Leqin,ZHANG Anguo.
Regional Logistics Demand Forecast Based on Least Square and Radial Basis Function[J]
.Journal of Donghua University(English Edition),2020,37(5):446-454.
9
WEI Leqin,ZHANG Anguo.
Prediction of Logistics Demand via Least Square Method and Multi-Layer Perceptron[J]
.Journal of Donghua University(English Edition),2020,37(6):526-533.
被引量:1
10
梅雨,王红蕾,王瑾.
基于PSO-BP组合改进模型的短期风电功率预测仿真[J]
.软件,2020,41(12):7-10.
被引量:4
同被引文献
56
1
刘文慧,高巍,朱家明.
基于多元回归对中国农业总产值影响因素的实证分析[J]
.哈尔滨师范大学自然科学学报,2022,38(1):14-20.
被引量:8
2
王晓原,李军.
灰色GM(1,1)模型在区域物流规模预测中的应用[J]
.武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2005,29(3):415-417.
被引量:44
3
陈森,周峰.
基于灰色系统理论的物流需求预测模型[J]
.统计与决策,2006,22(3):59-60.
被引量:76
4
耿勇,鞠颂东,陈娅娜.
基于BP神经网络的物流需求分析与预测[J]
.物流技术,2007,26(7):35-37.
被引量:27
5
何国华.
区域物流需求预测及灰色预测模型的应用[J]
.北京交通大学学报(社会科学版),2008,7(1):33-37.
被引量:87
6
兰洪杰,汝宜红.
2008北京奥运食品冷链物流需求预测分析[J]
.中国流通经济,2008,22(2):19-22.
被引量:29
7
陈治亚,周艾飞,谭钦之,方晓平.
基于改进的BP人工神经网络的物流需求规模预测[J]
.铁道科学与工程学报,2008,5(6):62-68.
被引量:15
8
杜春生,董丹.
灰色预测模型在锦州港物流需求的应用[J]
.吉林建筑工程学院学报,2009,26(5):89-92.
被引量:3
9
刘莉.
基于灰色预测模型与季节指数的区域物流需求预测[J]
.物流技术,2010,29(8):41-42.
被引量:4
10
赵喜仓,周作杰.
基于SARIMA模型的我国季度GDP时间序列分析与预测[J]
.统计与决策,2010,26(22):18-20.
被引量:26
引证文献
7
1
武亚鹏,李慧颖,李婷,刘淮源.
基于多模型组合的物流需求预测分析——以武汉市为例[J]
.物流技术,2022,41(6):60-63.
被引量:8
2
雷蕾,吴洁,陈嘉星.
基于灰色GM(1,1)的贵州物流需求“十四五”预测分析[J]
.枣庄学院学报,2022,39(5):78-84.
被引量:3
3
周翔宇,李思.
基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测[J]
.科技和产业,2023,23(17):136-142.
4
姜琳,盛帅铎.
基于GM(1,1)模型的河南省物流需求组合预测[J]
.物流科技,2024,47(4):27-33.
5
尹衍为,向尕,任亚唯.
面向“十四五”规划基于灰色GM(1,1)模型的沈阳市物流需求预测分析[J]
.物流科技,2024,47(10):51-55.
6
王丽惜.
基于BP神经网络的电商企业库存需求预测[J]
.信息与电脑,2024,36(6):20-24.
7
罗成敏,王涛.
天津市物流需求影响因素的分析和预测研究[J]
.统计学与应用,2022,11(5):1219-1225.
二级引证文献
11
1
雷蕾,庞鹏.
新零售背景下生鲜电商发展影响因素研究——基于AISM模型[J]
.顺德职业技术学院学报,2023,21(1):49-55.
被引量:3
2
徐曼,陆芬.
基于组合预测模型的陕西省物流需求预测[J]
.物流科技,2023,46(11):27-31.
被引量:1
3
吕婉琪,陆芬.
基于组合预测的苏州市物流需求预测分析[J]
.物流科技,2023,46(11):35-38.
被引量:1
4
吴乐,陈刚.
基于岭回归和GM(1,1)组合的上海市物流需求预测模型[J]
.物流科技,2023,46(15):6-9.
被引量:1
5
李雪梅,张凌.
灰色系统预测模型在广东省物流需求预测中的应用[J]
.物流科技,2023,46(17):11-15.
6
程元栋,喻可欣,李先洋.
基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测[J]
.山东交通学院学报,2023,31(3):22-28.
被引量:1
7
燕学博,曹雨.
基于多模型的铁路货运量预测对比[J]
.物流科技,2023,46(21):74-78.
8
徐健,桂海霞.
基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测[J]
.山东交通学院学报,2024,32(3):39-45.
9
张潜卫,陆芬.
变权组合预测模型下的武汉港物流需求预测研究[J]
.物流科技,2024,47(17):70-74.
10
陈耀标.
基于Gray-Markov的电力设备物流量多目标组合估计[J]
.电子设计工程,2024,32(19):86-89.
1
张红星,张光明.
“十四五”时期我国物流产业发展建议[J]
.中国储运,2021(1):160-161.
被引量:3
2
无.
2019年物流运行情况分析与2020年展望[J]
.商用汽车,2020(5):97-100.
被引量:1
3
读书[J]
.中国市场,2007(45):128-128.
4
2008年度总目录[J]
.物流技术与应用,2008,13(12):123-128.
5
邱伏生,王莉.
智能工厂物流系统规划步骤与关键要素[J]
.物流技术与应用,2020,25(12):138-142.
被引量:1
6
王林,张琳.
基于DEA模型的汉江水上交通事故应急资源配置效率评价[J]
.水运管理,2021,43(4):12-14.
被引量:1
7
肖琪.
遗传算法优化神经网络的高校贫困生精准认定[J]
.现代计算机,2021,27(11):11-16.
中国储运
2021年 第5期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部