基于因子分析与神经网络的区域物流需求预测

摘要：

研究区域物流需求预测问题.影响区域物流需求影响因子较多,因子之间呈非线性关系,导致预测模型结果复杂,运行时间长,预测精度低.为提高区域物流需求预测精度,提出一种因子分析和BP神经网络相结合的区域物流需求预测方法( FA -BP).首先通过因子分析对影响因子进行降维处理,然后将降维后的区域物流需求数据作为BP神经网络的输入进行训练建立预测模型,最后得到区域物流需求的预测结果.对某省1993-2007年区域物流需求预测进行实例分析,结果证明FA - BP模型提高了区域物流需求预测精度,网络的收敛速度加快,在区域物流需求预测方面有着广阔的应用前景.

关键词：区域物流、神经网络、因子分析、预测方法

分类号：F252(物资经济)

资助基金：广西科技攻关计划项目佳科攻0815001-10;广西科技开发计划项目桂科攻0992006-13

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：359-362