基于神經(jīng)網(wǎng)絡的物流系統(tǒng)預測法_第1頁
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文檔簡介

第四節(jié)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的物流系統(tǒng)預測法關于神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究證明：一個三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近一個任意復雜的非線性函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡預測的原理：利用其強大的非線性映射能力，通過對歷史數(shù)據(jù)樣本的學習自動產生自變量與因變量之間的非線性映射關系，并將這種關系隱含在神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和參數(shù)中；對任一新的自變量值，可很快利用該網(wǎng)絡輸出因變量值。（一）神經(jīng)網(wǎng)絡預測的數(shù)學模型三層BP網(wǎng)絡的拓撲結構上圖為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最廣泛的三層BP網(wǎng)絡的拓撲結構，由輸入層、隱含層和輸出層三層構成，各層的神經(jīng)元個數(shù)分別為m、l、n。輸入層的m個節(jié)點代表m個自變量；輸出層的n個節(jié)點代表n個因變量，即要預測的多個目標；隱層節(jié)點數(shù)可按經(jīng)驗選定或試探確定，它影響的是網(wǎng)絡訓練速度，一般l=（0.5~1）（m+n）。網(wǎng)絡的輸入、輸出向量分別為：X=(x1,x2,…,xn)TY=(y1,y2,…,yn)T在各層神經(jīng)元個數(shù)確定、各層神經(jīng)元間權重及閾值確定的情況下，對給定的輸入向量X，按下面的公式分別計算隱層和輸出層的神經(jīng)元的輸出值：f(*)是神經(jīng)元激活函數(shù)，一般取sigmoid函數(shù)：f(u)=1/(1+e-u)（二）神經(jīng)網(wǎng)絡預測的學習過程（1）正向計算第一步，確定初始參數(shù)：各神經(jīng)元節(jié)點數(shù)目、學習精度、迭代次數(shù)，初始權重及閾值。第二步，對任一輸入向量X，計算隱層輸出值，即算出輸出層的輸入值。

第三步，計算輸出層的輸出值。（2）誤差反向傳播計算

用網(wǎng)絡輸出值與樣本目標值的誤差平方和作為預測評價值，即

其中，Gi為樣本目標值，p為樣本總個數(shù)，Yi為網(wǎng)絡輸出值。

權值及閾值調整的迭代的計算公式：式中的，是網(wǎng)絡學習速率。

第四步，計算輸出值誤差（gk-yk）和bk。第五步，初定學習速率、=0.5~0.85。第六步，調整輸出層與隱層間的權重Wjk(2,3)和閾值

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