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一种基于混合神经网络的钢铁物流成本预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于混合神经网络的钢铁物流成本预测方法及系统,方法包括获取待测的钢铁物流成本数据;将所述待测的钢铁物流成本数据输入至训练好的预测模型中,得到预测完成的钢铁物流成本;其中预测模型为训练并优化好的混合神经网络。本发明针对传统物流成本预测方法中存在的随机性进行了改进,利用混合神经网络提高了预测结果的精确程度,并同时优化了传统混合神经网络中存在的局部最优及迭代次数过多的问题,有很高的预测精确度以及较高的可实施性。

著录项

  • 公开/公告号CN114626635A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202210349735.X

  • 发明设计人 薄胜;李媛;程渤;叶弘毅;赵静怡;

    申请日2022-04-02

  • 分类号G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/08;

  • 代理机构北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司;

  • 代理人王月松

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村大街15-11号B1-D46

  • 入库时间 2023-06-19 15:39:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-14

    公开

    发明专利申请公布

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