基于灰色神经网络的公路物流需求量预测模型

摘要：

以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较.计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度.

关键词：灰色理论、神经网络、GNNM(1,N)

所属期刊栏目：23

分类号：F272.1(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70671095

在线出版日期：2010-01-29（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：132-135