當前位置:首頁 > 物聯(lián)網(wǎng) > 《物聯(lián)網(wǎng)技術》雜志
[導讀]摘 要:物流行業(yè)中的貨運影響因素具有不確定性和時變性,為了提高貨物運輸系統(tǒng)的預測精度,可用智能預測方法對物流數(shù)據(jù)進行分析與處理。文中運用Matlab工具箱實現(xiàn)模型的相關算法,對貨運系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)進行擬合,得到輸入輸出數(shù)據(jù)之間的映射關系,從而進行輸出預測。文章將多種模型的預測結(jié)果進行了對比,最終選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型。

引 言

現(xiàn)如今物流業(yè)的快速發(fā)展對人們的生活與產(chǎn)能經(jīng)濟都產(chǎn)生了重要影響,而整個物流鏈中的關鍵就是貨運環(huán)節(jié)。影響貨物運輸?shù)囊蛩乇容^復雜,包括相關體制、交通條件、城市環(huán)境、產(chǎn)業(yè)布局等,這些因素在數(shù)學模型上是非線性且不確定的, 于是給預測造成了較大困難。為了做好庫存控制、信息管理的工作,在貨物運輸前對貨運量進行預測是非常有必要的。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其特點

1.1 系統(tǒng)概述

本文研究的預測模型是基于貨運預測系統(tǒng)的,該系統(tǒng)的主要功能是將項目輸入的數(shù)據(jù)確定為預測目標,并根據(jù)具體要求與有關資料動態(tài)分析出可執(zhí)行計劃,將預測結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫備份。貨運預測系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)包括初始數(shù)據(jù)模塊、預測方法選擇、結(jié)果處理模塊、系統(tǒng)輔助管理及數(shù)據(jù)庫模塊等。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖 1 所示。

 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

1.2 模型特點

神經(jīng)網(wǎng)絡分為單層前向網(wǎng)絡(LMS 學習算法)、多層前向網(wǎng)絡(BP 學習算法)、改進型神經(jīng)網(wǎng)絡等,其中 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡是目前應用最廣泛的模型之一,模型拓撲結(jié)構(gòu)如圖 2 所示。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

多層前向網(wǎng)絡是單層感知器的推廣,解決了非線性可分問題,其由輸入層、隱含層和輸出層組成,其中隱含層可以為一層或多層。輸入層中每個源節(jié)點作為激勵單元,組成了下一層的輸入信號,而該層的輸出信號又成為后層的輸入,以此類推。多層感知器中每個神經(jīng)元的激勵函數(shù)是可微的Sigmoid 函數(shù), 見式(1)所示 :

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

式中 ui是第 i個神經(jīng)元的輸入信號,vi是該神經(jīng)元的輸出信號。

BP 學習過程具有工作信號正向傳播、誤差信號反向傳播的特點。對于圖 2,設輸入層任意一個輸入信號用 m表示,第一層、第二層、輸出層任意神經(jīng)元分別用 i,j,p表示。按誤差反向傳播方向,從輸出節(jié)點到隱含層的修正權值公式見式(2):

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用


人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

2 預測實例及結(jié)果分析


2.1 問題描述

貨站是物流的一種重要形式,被認為是物流中心,包含著物資信息、資金流動等管理,這里取若干年的某貨站數(shù)據(jù)進行預測并與實際結(jié)果對比,貨運量走勢如圖 3 所示。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用

圖中曲線很明顯不適合做直線擬合,我們可運用指數(shù)平滑法、神經(jīng)網(wǎng)絡等進行外推預測。對于指數(shù)平滑法,歷史數(shù)據(jù)影響程度逐漸減小,隨著數(shù)據(jù)遠離權數(shù)收斂趨近零,因此適用于短期預測 ;對于灰色模型,十分依賴于歷史數(shù)據(jù),其精度受原始數(shù)據(jù)的影響較大。本預測系統(tǒng)會根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的各項因子最終選擇最合適的算法模型。下面就神經(jīng)網(wǎng)絡的一般預測步驟進行說明。

2.2 預測步驟

一般來說,BP 算法的預測步驟如下:

(1) 樣本預處理。由于數(shù)據(jù)的評價標準或量綱不一樣,所以需要對樣本作歸一化處理??刹扇O差變換(xn - xmin)/(xmax - xmin)進行處理;

(2) 樣本分組。每組前 m個值作為輸入,后一個作為輸出期望值;

(3) 網(wǎng)絡訓練。使訓練后的網(wǎng)絡自適應樣本數(shù)據(jù)的特征,

網(wǎng)絡訓練狀態(tài)如圖 4 所示;

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用


(4)得到預測值后??赏ㄟ^對 2001至 2010 年數(shù)據(jù)的網(wǎng) 絡訓練,得到 2011 年的輸出預測值。Matlab 中仿真程序如下:


人工神經(jīng)網(wǎng)絡在貨運預測系統(tǒng)中的應用


(5)反歸一化處理。由于第一步對樣本進行歸一化處理,則需要把結(jié)果還原,才能得到有效的預測值。
2.3 結(jié)果分析
最后得到 2011 年貨運量預測值為 259 137(噸)[ 實際值262 551(噸)],與指數(shù)平滑法的 271 740(噸)相比誤差由 3.5%降為-1.3%。需要指出的是,增加隱含層的數(shù)目可以更加逼近非線性曲線提高映射能力,但多于某個值,會使整體預測性能降低。
3 結(jié) 語
貨運預測影響因素的不確定性直接給預測系統(tǒng)的研究帶來困難,人工神經(jīng)網(wǎng)絡模仿自人的大腦,具備自適應算法特性,擁有運算、推理、識別及控制等能力,若能將其很好地運用在貨運預測方面,則能為物流業(yè)提供更大意義的幫助。


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