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摘要:
城市物流配送交通路径规划旨在选取最佳的配送路径,从而降低配送时间和成本.确立道路权重函数模型,在城市物流配送路径选择方面具有重要作用.由于配送路段车流量的不确定性,使得配送路线特征不固定.传统的建模方法,在小样本情况下难以对车流量和道路权重做出准确预测,导致建模误差较大.针对上述问题,提出了改进的GM(1,1)模型,通过将GM(1,1)模型与支持向量机相结合,对车流量进行预测,建立反映交通流量和行驶时间的道路权重函数模型,将车流量的预测值代人道路权重函数模型中,从而确定道路权重.实验结果说明,改进算法能够取得较为准确且健壮的预测结果,对道路权重进行有效建模.
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文献信息
篇名 关于城市物流配送交通路径规划仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 物流配送 路径规划 道路权重 支持向量机
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 367-371,397
页数 6页 分类号 TP391
字数 4462字 语种 中文
DOI
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 张京敏 北京工商大学商学院 24 127 6.0 11.0
2 牛群 北京工商大学商学院 1 7 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
物流配送
路径规划
道路权重
支持向量机
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导