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基于智能的港口物流预测系统的研究与应用

潘文军  
【摘要】: 快速发展的物流业对全球经济各行业都产生了重要影响,港口作为综合运输链中一个主要环节,迅速发展为港口物流。港口物流影响因素很多,如国家及地方政策、腹地经济发展水平、港口地理环境条件、天气状况等。这些因素具有复杂的不确定性和时变性,给预测带来很大难度。因此针对我国港口物流的实际情况,对港口物流预测方法进行研究具有很好的现实意义。 神经网络具有很强的鲁棒性、容错性和自学习能力,善于联想、概括、类比和推理,已经广泛应用于包括预测在内的各种领域。港口物流系统中各因素之间的关系大多是非线性的,经典的预测方法用于非线性系统预测有一定的困难,而神经网络具有优良的非线性特性,适用于非线性系统的处理。因此可将基于神经网络的智能预测方法用于港口物流预测。 本文在探讨港口物流系统特点的基础上,寻找提高物流系统预测精度的途径,研究了适合于物流系统预测的神经网络预测模型,同时对数据仓库和联机分析处理技术进行研究,提出将其与物流预测系统相结合的设计思路,从而可以从不同角度为预测提供需要的数据,研制了可视化的港口物流预测系统,该系统结合传统预测及神经网络预测方法,并将其应用于实际港口物流预测项目,结果证明本文提出的方法是可行的。本文的主要研究内容如下: (1)对物流预测,特别是港口物流系统的特点及对预测的要求进行了深入分析,进而提出物流预测系统的功能、结构及软件实现的方法。 (2)对传统的预测方法和神经网络预测方法的特点、解决预测问题的思路和步骤进行分析,建立了神经网络预测方法模型,用基于MATLAB神经网络工具箱的方法实现预测模型的相关算法。 (3)研究了VB与MATLAB的接口实现方法并予以实施,实现了基于神经网络的智能预测系统,该系统具有一体化的特点和用户的友好性,并通过实例测试验证其实用性。 (4)对数据仓库及联机分析处理技术进行探讨,研究港口物流数据仓库建立过程,分析基于数据仓库技术的物流预测系统获取数据方法和过程,以解决企业高层决策的数据获取问题。


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