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粒子群优化BP神经网络在应急物资需求预测中的应用研究

作　者: 亢丽君
导　师: 蒋兆远
学　校: 兰州交通大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 应急物资需求预测 BP神经网络粒子群优化算法应急管理
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
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内容摘要

近年来，各类自然灾害和突发事件频繁发生，对人类社会的生命财产安全造成了极大的威胁。应急物资是救援工作的基本保障，科学合理的应急物资需求预测结果能为应急物资的组织和调度提供基础数据，是实现高效救援的关键。鉴于此，本文进行了以下研究：首先，在明确应急物资需求概念的基础上，分析总结应急物资需求的内容及特征。利用模糊层次分析法计算关键因素模糊权重，专家通过突发事件现场采集到的信息对关键因素进行赋值，形成关键因素模糊矩阵，通过计算海明距离得到应急救援等级划分，为物资需求预测提供参考。其次，介绍BP神经网络及PSO算法。为解决BP神经网络易陷入局部极小和收敛速度较慢等缺陷，采用全局寻优能力较强且收敛速度快的PSO算法优化神经网络的权重使之快速收敛至最优解附近，之后再利用局部搜索能力较强的BP神经网络进一步寻优，从而得到网络的权重最优值，并将融合后的算法应用于应急物资需求预测中。最后，以某次突发事件后应急物资需求实际情况作为研究背景，建立基于PSO-BP神经网络的应急物资需求预测模型，对该模型进行仿真研究与对比分析。通过仿真结果表明：与单独的BP神经网络预测方法相比，PSO算法优化BP神经网络更易跳出局部最优，具有较快的收敛速度，且在预测的准确率上有所提高，为实际应急物流活动提供有效的依据。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究问题的提出  8
  1.2 研究目的与意义  8-9
  1.3 国内外研究现状  9-10
    1.3.1 国外研究现状  9-10
    1.3.2 国内研究现状  10
  1.4 论文的主要内容  10-12
2 应急物资需求预测概述  12-27
  2.1 应急物资需求概述  12-14
    2.1.1 应急物资及应急物资需求概念  12
    2.1.2 应急物资需求的内容  12-13
    2.1.3 应急物资需求的特征  13-14
  2.2 应急物资需求预测方法探索  14-17
    2.2.1 预测的一般步骤  14-16
    2.2.2 应急物资需求预测方法概述  16
    2.2.3 应急物资需求预测模型选择原则  16-17
  2.3 应急救援级别划分  17-26
    2.3.1 动态模糊分级基本思想  18
    2.3.2 动态模糊分级法描述  18-20
    2.3.3 算例验证  20-26
  2.4 本章小结  26-27
3 粒子群优化 BP 神经网络的预测方法研究  27-43
  3.1 神经网络概述  27-32
    3.1.1 人工神经网络模型  27-29
    3.1.2 BP 神经网络的结构  29-30
    3.1.3 BP 神经网络的学习算法  30-32
  3.2 BP 神经网络存在的问题及其改进  32-34
    3.2.1 BP 神经网络存在的问题  32-33
    3.2.2 BP 神经网络的改进  33-34
  3.3 智能算法在优化神经网络中的应用  34-35
  3.4 粒子群优化算法  35-40
    3.4.1 基本粒子群优化算法  35-38
    3.4.2 标准粒子群优化算法  38-39
    3.4.3 粒子群优化算法的参数分析  39-40
  3.5 粒子群优化 BP 神经网络的预测方法  40-42
    3.5.1 粒子群优化 BP 神经网络的可行性  40
    3.5.2 粒子群优化 BP 神经网络的基本方法  40-42
  3.6 本章小结  42-43
4 粒子群优化 BP 神经网络的应急物资需求预测  43-51
  4.1 建模基本假设  43
  4.2 应急物资需求数据来源  43-44
  4.3 建立模型  44-46
    4.3.1 网络结构设计  44-46
    4.3.2 粒子群优化算法参数设置  46
  4.4 粒子群优化 BP 神经网络在应急物资需求预测中的应用  46-50
    4.4.1 数据初始化  46-47
    4.4.2 实验各模型网络收敛速度比较  47-49
    4.4.3 预测准确率的比较  49-50
  4.5 本章小结  50-51
结论  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-55
攻读学位期间的研究成果  55

粒子群优化BP神经网络在应急物资需求预测中的应用研究

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