基于灰色径向基函数网络的区域物流能力组合预测.pdf

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1、第27卷第1期2010年1月公路交通科技JommlofHighwayandTransportationltesearehandDevelolmaentV01．27No．1Jan．2010文章编号：1002-0268(2010)01-0149-06基于灰色径向基函数网络的区域物流能力组合预测周泰1，叶怀珍2，王亚玲3(1．成都信息工程学院管理学院，四川成都610225；2．西南交通大学物流学院，IⅡtJIf成都610031；3．西南交通大学软件学院，四川成都610031)摘要：区域物流能力对区域经济

2、的增长有着强劲的推动作用，为准确地预测区域物流能力大小及其变化趋势，将灰色系统理论中的GM预测模型与径向基函数神经网络有效地结合起来，综合了灰色系统贫乏数据建模的优点和神经网络特有的高度非线性映射能力，构建了基于灰色径向基函数网络的非线性组合预测模型。然后，以四川省1997—2005年的物流能力量化值为基础，对2006—2008年的四川省物流能力值进行了短期预测，并分析了预测结果的合理性。研究表明，该组合模型优于任何单一灰色预测模型，能很好地反映区域物流能力的变化规律，在小样本、贫信息的条件下，仍

3、然能得到合理精准的预测结果，具有实用性。关键词：运输经济；区域物流能力；组合预测；灰色系统；径向基函数网络中图分类号：F252文献标识码：ACombinedForecastingofRegionalLogisticsCapabilityBasedonGreyRadialBasisFunctionNeuralNetworkZHOUTail，YEHuaizhen2，WANGYali霹(1．SchoolofManagement，ChengduUniversityofInformationTechnolo

4、gy，Che,唱,,tuSiehuan610225，China；2．SchoolofLogistic8，SouthwestJiaotongUniversity，Che,lg,tuSichuan610031，China；3．SchoolofSoftware，SouthwestJiaotongUniversity，ChengduSiehuan610031，China)Abstract：Regionallogisticscapability(1u￡)isapowerfulimpetustothegrow

5、thoftheregionaleconomy．InordertoforecastthescaleandvariationtendencyofRLCaccurately，byadoptingamethodofcombinedforecastingwhichcombinesGlVlofgreysystemtheorywithradialbasisfunction(fuBF)neuralnetworktogethereffectivelyandgivesfullscopetotheirdouble-ed

6、gedadvantagesthatthegreysystemcaneormtruetforecastingmodelwithpOOl"infomaationandneuralnetworkiscapableofhighnon-lJne．al"mappinguniquely，anewkindofnon-linefll"combinedforecastingmodelofRLCbasedongreyRBFneuralnetworkw鹅constructed．Then，accordingtothequa

7、ntizationvaluesofRLCofSiehuanProvincefrom1997to2005，thevaluesofRLcfrom2006to2008wereforecasted，andthereasonablenessofshort—termforecastingresultsWaSanalyzed．Thestuayshowsthat(1)thecombinedmodelissuperiortoanysinglegreymodelanditCltllreflectthech粕gereg

8、ularityofRLCperfectly；(2)itcanstillgetaccurateforec鼬tingresttltsevenifundertheconditionoflittlesampleandpoorinformation，andhaspracticability．Keywords：transporteconomics；re西onallogisticscapability(RLC)；combinedforecasting；greysystem；RBFneuralne