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基于GA-BPNN的苏北物流需求预测及发展对策
基于GA-BPNN的苏北物流需求预测及发展对策
摘要：
物流行业在当前全球化经济发展的背景下，扮演着至关重要的角色。准确预测物流需求对于提高物流效率、降低成本、优化资源配置具有重要意义。本文基于遗传算法和BP神经网络结合的方法(GA-BPNN)，对苏北地区的物流需求进行预测，并提出相应的发展对策。
1.引言
物流是现代经济活动中不可分割的一部分，对于提供可靠的、高效的货物运输具有重要意义。然而，物流需求具有不确定性和复杂性，如何准确预测物流需求成为关键问题。
2.相关工作
在物流需求预测领域，基于统计方法的预测模型和基于人工神经网络的预测模型被广泛应用。统计方法的预测模型依赖于历史数据的分析和统计模型的构建，而人工神经网络则通过学习历史数据的模式来建立预测模型。
3.方法介绍
本文采用了遗传算法和BP神经网络结合的方法(GA-BPNN)进行物流需求的预测。遗传算法用于优化BP神经网络的权值和阈值，通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，寻找最优的神经网络参数。
4.实验设计与结果分析
本文选取苏北地区的历史物流需求数据作为实验样本，划分为训练集和测试集。通过GA-BPNN模型对训练集进行训练，并对测试集进行预测，通过均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标评估预测效果。
实验结果表明，与传统的BP神经网络模型相比，GA-BPNN模型在预测物流需求方面具有更高的准确性和稳定性。
5.发展对策
针对苏北地区物流需求的特点和问题，提出以下发展对策：
1)加强物流基础设施建设，提高物流运输的效率和可靠性；
2)推进物流信息化建设，提高物流信息的共享与处理能力；
3)制定合理的物流政策，促进物流行业的健康发展；
4)加强物流人才培养，提高物流从业人员的素质和专业能力。
6.结论
本文针对苏北地区的物流需求预测问题，利用GA-BPNN模型进行预测并提出相应的发展对策。实验结果表明，GA-BPNN模型在预测准确性和稳定性方面具有显著优势，并可为苏北地区物流行业的发展提供决策依据。
参考文献：
[1]陈杰,周伟,陈德乐.基于BP神经网络的冷链运输需求量预测[J].物流技术与应用,2021,009(010):1-4.
[2]李小英.遗传算法在物流需求量预测中的应用[J].中国流通经济,2020(03):165-167.
[3]王振宇,邓莲.基于遗传算法和BP神经网络的车载通信网络效能建模[J].计算机应用,2019,39(07):2072-2076.