城市物流竞争力分析DAE-WMA优化算法

• 作者: 侯旋 李楠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 物流竞争力 社会网络分析 深度学习 深层自编码器 动量
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 246-254
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 7379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0156

摘要

深入分析了城市物流竞争力的研究现状,结合深度学习相关理论,以深层自编码器(Deep Auto Encoder, DAE)标准模型与标准算法为基础,提出了基于Widrow函数的深层自编码器动量更新算法(DAE-WMA).依据城市物流竞争力分析数据量特点,选取三种UCI数据集,对基于误差函数的标准算法(DAE-ESA)、基于交叉熵的标准算法(DAE-CSA)以及DAE-WMA的模式分类能力进行仿真,仿真结果表明后者的性能优于前两者.依据物流竞争实力与竞争潜力,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)通过选取7个评估维度与19个评价指标构建城市物流竞争力指标体系,利用DAE-WMA方法与社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)方法,对我国西北五省区13个主要城市的物流竞争力进行聚类分析与实证研究,仿真结果表明DAE-WMA方法相对于SNA方法,对核心节点城市的分类结果更加合理,更有利于对问题的分析.研究结果为确定新丝绸之路经济带沿线城市物流发展策略,促进国内物流业未来的协作与发展奠定了研究基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯旋	空军工程大学航空工程学院	6	20	3.0	4.0