基于改进ANN的我国社会物流总成本预测研究

摘要

社会物流总成本(WLCB)序列同时具有线性和非线性的特征,直接对WLCB预测,传统预测、神经网络方法均产生很大的误差.本文提出:对WLCB数据作两步预处理,逐步消除WLCB的线性特征,在只具非线性特征的预处理后数据基础上,建立BP预测模型.分别与建立在原始数据及只作一步预处理的数据的BP预测模型进行比较,实验表明:两步预处理后不合线性特征的BP模型预测准确率大大提高,从而证实了改进NN模型用于WLCB预测的有效性.