MLP神经网络预测区域物流需求：理论与应用

"这篇论文探讨了基于多层感知器（MLP）神经网络的区域物流需求预测方法，并阐述了其在实际应用中的价值。作者后锐和张毕西来自广东工业大学经济管理学院，他们强调了区域物流需求预测在区域物流系统规划和资源配置中的重要性，以及区域经济对物流需求的决定性作用。通过构建基于MLP神经网络的模型，他们旨在揭示区域经济与物流需求之间的非线性关系，并提出一种新的预测思路和方法。 论文指出，区域经济指标可以作为预测物流需求的有效工具，有助于促进区域物流产业与区域经济的协调发展。在模型构建过程中，MLP神经网络被用来处理和学习复杂的非线性数据模式，这使得模型能够更准确地预测物流需求。MLP神经网络是一种前馈型神经网络，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层，每个神经元都与下一层的所有神经元相连，通过反向传播算法进行训练，以最小化预测误差。 该研究的关键词包括区域经济、区域物流需求、神经网络和预测方法。论文所属的学科分类是F25211，即物流与供应链管理。文献标识码A表示这是一篇学术论文。通过这种方法，研究人员可以利用历史的区域经济数据来训练神经网络模型，然后对未来时期的物流需求进行预测，从而为政策制定者和企业决策提供科学依据。 论文的剩余部分可能涉及模型的构建细节、数据来源、训练过程、预测结果的验证以及实际案例分析。这些内容可能会讨论如何选择合适的经济指标，如何调整神经网络的参数，以及预测结果与实际数据的比较，以证明模型的预测准确性和实用性。此外，论文可能还会讨论模型的局限性和未来研究方向，比如如何提高预测精度，或者如何将其他类型的神经网络或机器学习方法应用于物流需求预测。 这篇论文为理解和应用MLP神经网络在区域物流需求预测领域的贡献提供了深入的见解，对于理解经济变化如何影响物流需求以及如何通过技术手段优化物流规划具有重要的理论和实践意义。"