四维物流量影响因素模型与遗传神经网络算法

"多目标组合运输物流量预测建模算法 (2006年) - 北京航空航天大学学报" 本文发表于2006年10月的《北京航空航天大学学报》，由徐向阳、王书翰、汤鹏翔和石刚撰写。文章介绍了一种针对多目标组合运输物流量预测的新建模算法，旨在提高预测精度和运算效率。 该研究的核心是建立了一个四维的物流量影响因素模型，这个模型基于时间、领域、影响及组合运输四个关键维度。作者运用系统工程理论来设计模型，通过结构方程模型对模型进行优化，从而能够识别和提取出组合运输物流量的核心影响因素。结构方程模型是一种统计方法，能够分析复杂系统中变量间的因果关系，对于理解和预测物流量的变化非常有用。 为了进一步提升预测性能，研究人员将改进的神经网络算法与遗传算法相结合，创建了一种新的混合算法。改进的神经网络能处理非线性问题，但可能在某些情况下存在收敛速度慢或稳定性不足的问题。而遗传算法则是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能够有效地搜索解决方案空间。将两者结合，新算法在多目标组合运输物流量预测的实际应用中表现出高预测精度、快速收敛和运行稳定的特点。 文章的关键词包括多目标预测、组合运输物流量、结构方程模型、遗传算法和神经网络。这些关键词揭示了研究的主要关注点和技术手段。论文的分类号为U491.14，文献标识码为A，表明这是一篇关于交通工程和运输的科学研究文章。 通过这篇研究，读者可以了解到如何利用系统工程理论和先进的算法来构建更精确的物流量预测模型，这对于物流管理和运输规划具有重要的实践价值。同时，这种方法论也为其他领域的多目标预测问题提供了参考。