基于Markov-BP神经网络的武汉市物流需求预测

摘要：

物流需求预测是城市发展规划中的重要组成部分,为了能够科学地预测出武汉市的物流需求,选择武汉市地区生产总值、社会商品零售总值及货物进出口作为输入指标,将货物运输量作为输出指标,利用BP神经网络模型进行预测.在此基础上,借助马尔可夫链(Markov)对误差值进行修正,使平均相对误差从7.3%下降至1.9%.结果表明,与单一的BP神经网络模型以及其他神经网络组合方法相比,Markov-BP神经网络模型的预测精度更高,使用Markov-BP神经网络模型,对武汉市未来物流需求预测具有一定的参考价值.

关键词：物流需求预测、BP神经网络、马尔可夫链、武汉

所属期刊栏目：42

分类号：F252;F259.27(物资经济)

资助基金：国家自然科学基金71901167

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：24-27,96