基于神经网络的物流量预测

应用不同的人工神经网络模型进行物流量预测。分析影响物流发出量、吸引量和周转总量的各相关因素及神经网络预测的基本思想,研究神经网络静态前馈模型和简单动态模型预测物流量的局限性,认为采用二者结合的综合预测方法能对物流量进行准确的预测。给出动态反馈的实时递归法仿真计算步骤,仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。     

基于季节分解与曲线拟合的物流量预测混合模型

针对时间序列预测与曲线拟合预测的优缺点,提出了一种季节分解与曲线拟合相结合的混合预测模型,解决了曲线拟合精度与高阶次震荡性强的矛盾,提高预测的精度和模型对数据的适应能力.同时针对具有时间周期特性的物流量,该模型在预测时充分考虑了上期物流量及近期预测物流量对本期的影响.最后将该模型与其他预测方法相比较,证明该模型的有效性...     

基于回归组合模型的浙江农村物流量预测研究

通过对浙江农村经济结构以及物流需求进行分析,阐述了农村区域物流量分类优化预测和构建回归组合模型的思路,提高了农村物流量预测的科学性、合理性,从而为浙江农村物流体系更好布局提供决策依据．     

基于逐步回归分析的厦漳泉闽南区域物流量预测

区域物流量预测是区域产业合理布局，区域物流规划设计的重要依据之一，厦漳泉同城化背景下，对闽南区域物流量预测具有重要实际意义。文章采用多元逐步回归分析方法，借助专业统计软件，对闽南区域11年13个指标进行分析，得到最优回归预测方程。通过预测值与实际值的拟合图及2012年数据代入的实证分析，说明预测方程可信度很高，在区域规划发展决策中可应用并做出结论。     

双重改进灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测

为科学预测物流园区的物流量,对灰色马尔可夫预测模型进行双重改进,利用灰色波动多项式替代灰色模型中的指数型曲线,采用滑动转移概率矩阵改进传统的马尔可夫链.利用某物流园区物流量的调研数据对最大相对误差、平均相对误差、残差平方和等因素进行分析.结果表明,双重改进的灰色马尔可夫模型能够更好地预测物流园区的物流量.     

基于pccsAMOPSO的宏观物流量多目标变权组合预测模型

针对现有中长期宏观物流量预测模型的局限性,提出基于pccsAMOPSO算法的多目标变权组合预测模型(Mutil-Objective Variable Weight Combination Prediction Mode,MOVWCP)对我国宏观物流量进行预测分析.为提高多目标变权组合预测模型的稳定性,提出了误差熵的概念...     

基于造船设备布置优化算法的造船车间流程优化研究

提出造船物流量最小控制思想,在运用数学建模方法的基础上,提出最大元素法,探讨造船车间设备优化布置方案,为自动化水平不高的造船企业提供了简捷的设备布置优化方法,优化造船流程.     

TransCAD在通道物流量分配中的应用

将TransCAD运用于物流通道规划物流量分配中,从交通分配基础文件和交通分配步骤两方面解析TransCAD)在物流通道规划物流量分配中的应用.仿真结果表明该软件有效的实现了分配结果的可视化显示,也为将来物流通道规划智能化决策支持系统的开发提供了可操作性的实施平台.     

基于灰色Verhulst模型的粮食物流量预测

针对粮食物流量预测的特点,引入灰色Verhulst预测模型理论,并分析此理论应用于粮食物流量预测的可行性,在此基础上建立粮食物流量预测的Verhulst模型。通过实际案例分析,及与其他方法预测结束的对比,表明灰色Verhulst模型在粮食物流量预测方面具有较高的预测精度。     

基于灰色BP神经网络的汽车物流需求量预测模型

本文利用BP神经网络理论和灰色预测法,针对汽车物流行业特点,建立了灰色BP神经网络预测模型,并对某汽车企业某车型整车物流量进行了预测。结果表明：所设计的模型在汽车物流需求量预测应用中能达到良好的拟合精度及预测精度。     

建筑设计可持续发展的探讨

从生态学的观点来看．建筑业是形成人类生态系统的一个重要方面，城市则是发展程度最高、反自然程度最强的人类生态系统。据估计，在世界经济活动中．与建筑业有关的活动占10％以上，在发达国家，这一比例超过12％；建筑业又是大量消耗资源和能源的产业，其物流量超过世界物流量的40％。在中国的各种产业中，建筑业对气候的影响超过12％。因此，建筑业对于人类社会的可持续发展具有十分重大的责任。     

攀枝花市为什么不能成为物流中心城市

周边环境的区域经济特点和攀枝花市地理位置、本市生产的出境物流量、地理约束对交通状况的影响等因素综合作用限制了攀枝花成为区域物流中心，攀枝花市无法成为物流中心城市。从提高物流水平的角度来看，攀枝花市应当将重点放在提高物流效率上，其主导思想应该是减少政府干预、建立完善的市场体系。     

基于BP神经网络方法的城市物流需求预测研究

物流量是衡量地区经济发展的重要因素,准确的物流预测结果对物流产业的发展具有重大的指导作用.神经网络是重要的综合预测评价方法,在解决众多非线性问题时,对于由数据资料缺失造成的预测结果与真实结果相差较大的问题,可以最大限度的减小误差,增加预测准确性.本文针对城市经济与城市物流存在的内在关系,以青海省为例,根据青海省相关经济发展因素建立基于神经网络的"城市经济—物流需求"预测模型,对其城市物流量进行预测,对比预测结果与实际结果可知其误差小、可信度较高.最后,通过此方法预测得到了青海省未来五年城市物流量,具有较高的科学价值.     

基于铁路枢纽的区域物流规划方法研究

本项目题目为《基于铁路枢纽的区域物流规划方法研究》,主要从三个方面进行了深入的研究分析,即对铁路枢纽吸引范围内物流量的预测研究、以物流系统优化为原则的铁路枢纽规划研究以及基于铁路枢纽的区域物流规划方法研究。在项目研究报告的第一部分,主要对铁路枢纽吸引范围内的各种物流量(主要包括货运量、仓储量、配送量等)的预测方法采用了定量与定性相结合的研究方法进行了深入探讨。这部分的研究十分重要,它直接关系到预测结果的可信程度,关系到物流设施的布局是否合理,关系到物流设施能否满足未来规划区域的物流市场需求。对各种物流量…     

基于系统布置设计与混合算法的锻造厂车间布局优化

针对因车间布局不合理而导致物流量浪费的现象,对某锻造厂进行研究,建立了物流量最小化的单目标优化函数,运用系统布置设计（SLP）方法对原始布局进行优化得到三种布局方案,采用层次分析法（AHP）与熵权法相结合的方法构建组合赋权模型,再通过逼近理想解排序法（TOPSIS)对三种方案进行排序优选,形成多指标决策评价模型。最后将遗传算法与和声搜索算法相结合,对锻造厂车间布局进行二次优化,获得最优布局方案。案例分析表明,此研究方法使物流量减少了28.82%,改进效果显著,同时也验证了该模型的优越性,对相关行业车间布局设计提供一定的参考价值。     

基于遗传神经网络的城市圈物流需求预测——以鄱阳湖城市圈为例

针对单纯使用神经网络预测物流量出现预测精度低、泛化能力差、耗费时间长等问题,提出一种可以最优化目标的算法,为避免陷入局部最小值,引入遗传算法对神经网络所需要的权值、阈值等可变参数进行最优化处理。仿真结果表明利用遗传算法对神经网络进行优化处理,预测结果能够表现出更高的预测精度与泛化能力。     

如何加强煤炭企业物流管理

作为主要能源的煤炭产品由于其数量巨大的特点,对物流量的需求提出非常高的要求,是我国进入社会物流量中数量最大的工业产品。煤炭企业的生产效率主要取决于物流的管理对策,物流管理效果如何成为制约煤炭企业整体经济效益的重要因素,加强企业物流管理研究是煤炭企业生产和管理现代化的必然要求。     

基于改进SLP法的物流园区布局

针对现有物流园区布局方法不成熟、布局模式单一,以及各部分协同工作能力低下等问题,引入马尔科夫链(Markov chain,MC)改进传统系统布局设计(systematic layout planning,SLP)方法,从产品P、产量Q、生产路线R、辅助服务部门S、时间T等5个方面对物流园区功能布局规划进行研究分析。结合相关历史统计数据,运用灰色马尔科夫预测模型定量计算物流园区物流量,确定合理的发展规模;从物流与非物流关系角度探析各功能区间的关联强度,对相互关系密切的功能区就近布置,初步确定各核心功能区的占地面积相关图,并充分考虑相关实际条件与限制因素,对面积相关图进行完善与优化,确定最佳功能区布置方案。并以西安港物流园区为例,对改进SLP方法的科学性和适用性予以验证,并对原规划方案进行优化。研究结果表明:该方法避免了历史数据波动性的影响,大大提高了物流园区物流量的预测精度,加强了物流量定量计算的可靠性;同时,对物流园区内部功能区的空间布局和用地规模进行了科学合理布局。改进SLP方法能高效制定合理的布局方案来解决复杂繁琐的布局问题,并能将布局方案图像化,使物流园区职能与作用得以充分发挥,对有序建设、合理组织物流园运营区具有重要的理论意义和实际价值。     

空间可达性对城市经济发展的影响——以扬中市为例

借助ArcGis空间分析软件,利用成本加权距离法,分析泰州过江通道建设前后扬中市空间可达性的变化,划分出4个时距圈.在此基础上,分析了空间可达性的变化对扬中市经济发展的影响,包括对土地利用形态、城市发展重心、人流物流量、投资环境、区位优势、区域协调、产业选择等方面的影响.     

基于模拟退火遗传算法和AHP的选址研究

给出了关于配送中心选址的0-1混合整数线性规划模型,该模型要求在一些已知的备选点中选出一定数目的地点,作为配送中心;并求出配送网络中的物流量,使配送网络总费用最小.由于这类模型属于NP难问题,为更好的求解此类问题,提出了定量化的模拟退火遗传算法与定性化的综合评价法相结合来确定配送中心地址的方法.