计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2014年
5期
787-790
,共4页
上市物流公司%业绩预测%BP神经网络%BP算法
上市物流公司%業績預測%BP神經網絡%BP算法
상시물류공사%업적예측%BP신경망락%BP산법
listed logistics company%performance prediction%BP neural network%BP algorithm
为了科学预测上市物流公司的业绩,并利用BP神经网络的自我组织、自我学习和抗干扰等特性,建立了上市物流公司的业绩预测模型.首先以2010年的23家上市物流企业的数据为研究对象,然后采用BP算法建立预测模型对公司业绩进行预测,最后预测结果与它们的实际情况基本吻合,综合评估反映了上市物流公司的业绩.
為瞭科學預測上市物流公司的業績,併利用BP神經網絡的自我組織、自我學習和抗榦擾等特性,建立瞭上市物流公司的業績預測模型.首先以2010年的23傢上市物流企業的數據為研究對象,然後採用BP算法建立預測模型對公司業績進行預測,最後預測結果與它們的實際情況基本吻閤,綜閤評估反映瞭上市物流公司的業績.
위료과학예측상시물류공사적업적,병이용BP신경망락적자아조직、자아학습화항간우등특성,건립료상시물류공사적업적예측모형.수선이2010년적23가상시물류기업적수거위연구대상,연후채용BP산법건립예측모형대공사업적진행예측,최후예측결과여타문적실제정황기본문합,종합평고반영료상시물류공사적업적.
