北京航空航天大学学报
北京航空航天大學學報
북경항공항천대학학보
2006年
10期
1209-1214
,共6页
徐向阳%王书翰%汤鹏翔%石刚
徐嚮暘%王書翰%湯鵬翔%石剛
서향양%왕서한%탕붕상%석강
多目标预测%组合运输物流量%结构方程模型%遗传算法%神经网络
多目標預測%組閤運輸物流量%結構方程模型%遺傳算法%神經網絡
다목표예측%조합운수물류량%결구방정모형%유전산법%신경망락
提出了一种新的多目标组合运输物流量预测建模算法.以时间、领域、影响以及组合运输为基准,运用系统工程理论思想设计出一种四维的物流量影响因素模型,并运用结构方程模型对所建模型做了优化,提取出组合运输物流量的核心影响因素.在改进的神经网络算法的基础上结合遗传算法,提出了一种结合遗传算法的改进的神经网络新算法,弥补了改进的神经网络算法上的缺陷,在多目标组合运输物流量预测的实例应用中,该算法不仅有很高的预测精度,而且具有收敛速度快、运行稳定的特点.
提齣瞭一種新的多目標組閤運輸物流量預測建模算法.以時間、領域、影響以及組閤運輸為基準,運用繫統工程理論思想設計齣一種四維的物流量影響因素模型,併運用結構方程模型對所建模型做瞭優化,提取齣組閤運輸物流量的覈心影響因素.在改進的神經網絡算法的基礎上結閤遺傳算法,提齣瞭一種結閤遺傳算法的改進的神經網絡新算法,瀰補瞭改進的神經網絡算法上的缺陷,在多目標組閤運輸物流量預測的實例應用中,該算法不僅有很高的預測精度,而且具有收斂速度快、運行穩定的特點.
제출료일충신적다목표조합운수물류량예측건모산법.이시간、영역、영향이급조합운수위기준,운용계통공정이론사상설계출일충사유적물류량영향인소모형,병운용결구방정모형대소건모형주료우화,제취출조합운수물류량적핵심영향인소.재개진적신경망락산법적기출상결합유전산법,제출료일충결합유전산법적개진적신경망락신산법,미보료개진적신경망락산법상적결함,재다목표조합운수물류량예측적실례응용중,해산법불부유흔고적예측정도,이차구유수렴속도쾌、운행은정적특점.
