多目标组合运输物流量预测建模算法.pdfVIP

2006 年 10 月 北 京 航 空航 天 大 学 学 报 October 2006 第32 卷 第10 期 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics Vol. 32 No. 10 多目标组合运输物流量预测建模算法 徐向阳 王书翰 汤鹏翔 石 刚 （北京航空航天大学 汽车工程系，北京 100083 ） 摘 要：提出了一种新的多目标组合运输物流量预测建模算法. 以时间、领域、影响 以及组合运输为基准，运用系统工程理论思想设计出一种四维的物流量影响因素模型，并运用 结构方程模型对所建模型做了优化，提取出组合运输物流量的核心影响因素. 在改进的神经网 络算法的基础上结合遗传算法，提出了一种结合遗传算法的改进的神经网络新算法，弥补了改 进的神经网络算法上的缺陷，在多目标组合运输物流量预测的实例应用中，该算法不仅有很高 的预测精度，而且具有收敛速度快、运行稳定的特点. 关 键 词：多目标预测；组合运输物流量；结构方程模型；遗传算法；神经网络 中图分类号：U 491. 14 文献标识码：A 文 章编 号：100 1-5965 （2006 ）10-1209-06 Algorithm of multi-objective prediction on logistics volume of combined transportation Xu Xiangyang Wang Shuhan Tang Pengxiang Shi Gang （Dept. of Automobile Engineering ，Beijing University of Aeronautics and Astronautics ，Beijing 100083 ，China ） Abstract ：A new method was brought forward for the modeling of multi-objective prediction on logistics volume of combined transportation. Based on the standard of time ，field ，influence and combined transporta- tion ，using systems engineering antilogy ，a model of four-dimensional factors of logistics volume was designed and optimized by using structural eguation model. The fatal influencing factors of logistics volume of combined transportation were distilled. A new advanced neural network arithmetic integrated with genetic algorithm was put forward to make up the limitation of advanced neural network ，and applied in a example of multi-objective prediction on logistics volume of combined transportation. Results show that this advanced algorithm performs steadily with high precision and convergence speed. Key words ：multi-objective predicti