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BP神经网络在防城港货物吞吐量预测中的应用

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摘要

由于港口吞吐量的影响因素相当多,这些影响因素中大部分又是不可量化指标,造成数据收集和确定的困难.在介绍BP算法的基础下,使用基于时闻序列的BP神经网络模型对防域港货物吞吐量进行预测,该模型不仅解决影响因素多、数据难收集的问题,而且是货物吞吐量预测方法中精度很高的一种有效方法.

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来源
《物流科技》 |2010年第5期|33-35|共3页
作者
王红双; 张欣蕾; 朱荣艳;
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作者单位

北京化工大学北方学院,经济管理学院,北京,101601;

北京化工大学北方学院,经济管理学院,北京,101601;

北京化工大学北方学院,经济管理学院,北京,101601;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类经济数学方法;
关键词
时间序列; BP神经网络; 货物吞吐量; 预测;

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