面向物流的乱序数据处理方法研究.pdf

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4、物流领域中的乱序数据之间处理时间相对较长问题，提出了一种动态调整的改进型BP算法。算法中运用了动态自适应结构调整机制，根据环境要求自适应调整网络训练结构，优化迭代训练过程。并通过动态的调整神经网络中的动量因子、阈学习指数、权学习指数这三个因子来加快学习的响应速度，从而缩短训练时间，加快收敛速度。(2)针对物流领域中乱序数据流难以在短时间内获取有价值的信息的问题，提出了一种基于改进型BP的模板匹配算法。算法通过动态设定的匹配模板，根据乱序数据流到达网络输入层的时间顺序，提取出用户所需信息；并在学习匹配过程

5、中优化神经元选取机制、自适应调整网络参数，来加快学习响应速度，以此减少匹配时间。(3)针对石化领域的物流供应链中难以从传感器的海量数据中获取有用信息的难题，提出了一种基于改进型BP的三级数据处理架构。算法根据到达输入层的时间并行处理实时数据。与此同时，为了提高算法的响应时间，从而缩短预测时间，我们在学习过程中运用多维学习因子优化机制。关键词:物流数据，乱序数据，数据处理，BP算法IAbstractWiththepopularityofmoderninformationtechnologyapplicat

6、ions,theentirelogisticssystemisrealizingelectronicinformationgradually,logisticsdataprocessingisalsobeinggraduallycommunityawareness.Themainpurposeofdataprocessingistoextracttheusefulinformationfromtheoriginalout-of-orderdatastreamtouserstocompleteaserie

7、sofprediction.Inthisthesis,weanalyzetheout-of-orderdatastreams,thensetupathree-leveldataprocessingframeworkandamatchingmodel,thusdynamicallyprocessingdataandoutputthepredictionresults.Themaincontributionofthisthesisisasfollow:(1)Duetothedifficultyofgetti

8、ngtheassociationrulesoverout-of-orderstreamsforlogisticdata,anewimprovedBPalgorithmbasedondynamicadjustmentisproposed.Wefirstlyuseadynamicadaptivestructuraladjustmentmechanismtochangethenetworktrainingstructureaccordingtot