物流需求預測模型(參考版)
2025-01-08 05:43本頁面
【正文】 建模步驟2023/5/15 36。2023/5/15 34三層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)果示意圖隱 含 層輸入層輸出層2023/5/15 35第十步：定 義 平方型 誤 差函數(shù) E并 計 算其 值第九步： 換 一 組樣 本 ,并修正 權 系數(shù)第八步： 計 算 輸 出 層節(jié) 點 k的 輸 出第七步： 計 算 輸 出 層節(jié) 點 k的 輸 入 Zk第六步： 計 算 隱 含 層節(jié) 點 j（ j=1， 2， … ， l）的 輸 出 Yi第五步： 計 算 隱 含 層節(jié) 點 j(j=1,2,… ,l)的 輸 入 Vi第四步： 對 于某一 輸 入 樣 本 X=｛｝， 計 算 輸 入 層節(jié) 點 i(i=1,2,… ,m)的 輸 出 Ui第三步： 給 個 節(jié) 點 選 定作用函數(shù)第二步： 令 t=0， 給 定允 許誤 差 ε， 給賦 初 值 。當有輸入信號時，首先向前傳播到隱層節(jié)點，再傳至下一隱層，直至最終傳輸至輸出層節(jié)點輸出。? 例如，以月為時間跨度的時間序列，可以用如下規(guī)則進行試算：，即2023/5/15 31? ，即? 10%，即? 50% ，即2023/5/15 32? （與去年同期相比）等于其后三個月銷量的變化率，即? 以上 K=1,2, …2023/5/15 33基于 BP算法的神 經(jīng) 網(wǎng) 絡 是由 輸 入 層 、 輸 出 層 和若干隱 含 層組 成的前向 連 接模型。不同 發(fā) 地到達 j地的 Tij的 總 到達量 為Dj發(fā) 地 i到不同到達地 Tij的 總發(fā) 送量 為 Oi總 發(fā)送量 和總到達量相等且等于總運輸量2023/5/15 24產(chǎn)銷平衡預測方法 — 增長率法? 增長率法，指根據(jù)預測對象在過去的統(tǒng)計期內(nèi)的平均增長率，類推未來某期預測值。? 產(chǎn)銷平衡法是過產(chǎn)銷平衡計算，推算出該種貨物在一個車站、一個樞紐、一條
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