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基于自适应神经网络的物流需求预测研究
基于自适应神经网络的物流需求预测研究
作者:
尹艳玲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
物流需求
自适应神经网络
误差梯度
摘要:
物流需求预测是物流系统规划和物流资源合理配置过程中的重要环节,利用神经网络算法进行物流需求预测时,当样本数据过大,存在着收敛速度慢、搜索结果仅为局部最优等缺点.基于误差梯度信息的神经网络自适应学习算法可用于物流需求预测,并证明了算法的收敛性.该算法比常规神经网络算法收敛速度快、预测精度高.
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文献信息
篇名
基于自适应神经网络的物流需求预测研究
来源期刊
河南理工大学学报(自然科学版)
学科
经济
关键词
物流需求
自适应神经网络
误差梯度
年,卷(期)
2010,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
700-704
页数
分类号
F252.1
字数
3108字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-9787.2010.05.028
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
尹艳玲
河南理工大学电气工程与自动化学院
5
31
3.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
物流需求
自适应神经网络
误差梯度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
河南理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-9787
CN:
41-1384/N
开本:
16开
出版地:
河南省焦作市世纪大道2001号
邮发代号:
3891
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
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