大连水产品冷链物流需求影响因素分析及其预测

吕靖; 陈宇姝

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提出了一种基于GM（1,1）和BP神经网络的组合预测模型.首先对传统GM（1,1）模型的背景值进行改进,再利用改进的GM（1,1）模型和BP神经网络模型各自的优势分别预测冷链物流需求量的线性主体部分和非线性残差部分,然后将二者进行加和,并通过MATLAB对大连水产品冷链物流需求量进行仿真预测.结果表明,与单一的预测模型相比,该组合模型具有更高的预测精度,使预测结果更接近实际情况.

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来源
《数学的实践与认识》 |2020年第15期|72-80|共9页
作者
吕靖; 陈宇姝;
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作者单位

大连海事大学交通运输工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类渔业、水产业;农村生产服务业;
关键词
GM（1,1）模型; BP神经网络; 背景值; 组合预测;

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