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基于RBF神经网络构建物流园区选址评价体系

发布时间:2019-04-26 04:52:03 文章来源:未来智讯    
实施RBF神经网络物流园区建设现场评价体系:未知摘要:本文以哈尔滨物流园区为例,解决建立数学模型,建立一套运动RBF神经网络物流园区评价体系, 为了解决选举物流园区在地址时评估选项的问题。 关键词:物流园区; 影响因素; 评价
中图分类号:TP183文件识别码:A I.运动RBF神经网络位置影响因素评价系统模型构建影响因素的评价因素为:专家评分法,重心法 ,混沌数学和人工神经网络模型方法。 以上四种评价方法各有其优缺点。 基于哈尔滨物流园区的发展现状和现场调查数据,引入影响因素评价体系,采用RBF神经网络构建物流园区选址方案评价体系的数学模型。 最初,提供了影响替代地址的因素的定量分析,以提供更直观和科学的参考。 其次,采用人工神经网络方法中的RBF神经网络评估位置因子,最后评估每个候选者的评估值,并对解决方案进行比较。 2.哈尔滨物流园区选址方案评价体系的实证分析
1影响物流园区替代方案的因素分配。 以哈尔滨物流园区为例,它位于东北亚地窖。 哈尔滨市中心是黑龙江省有关部门批准的大型物流基础项目。 确定了哈尔滨物流园区的发展现状和分布环境。 项目组的现场调查已经确定,哈南新区,平房开发区,利发开发区和宾西开发区四个区域最初被确定为替代方案。 决定物业行业的13位专家对物流园区的替代方案进行评估调查。 专家组将根据“物流园区选址影响因子参考参考量表”为影响位置的8个因素分配值。 2物流园区选址RBF神经网络评价影响因素
从咨询公司数据库中,选择哈尔滨市指定区域15个项目和类似物流园区作为影响因素。 RBF神经网络评估步骤的原始数据,10组项目用作训练样本,3组用作测试样本,训练样本在MATLAB步骤中写入RBF神经网络步骤,并且偏差 训练样本样本与实际值之间是凭证。 相比之下,获得了训练样本偏差的即将到来的曲线,得到了影响物流园区选址的因素的RBF神经网络评价值。 3物流园区选址影响因素评价价值策略将物流园区选址因子的RBF神经网络评价值引入训练好的RBF神经网络步骤,得到选址影响因子的评价值。 从表2可以看出,Hanan新区,平房开发区,Lifa开发区和Binxi开发区的评价为0.6。1,0.58,0.55,0.48。 在四个备选方案中,哈南新区的评价得分最高,项​​目评价因子评级表的评分表如表3所示。物流园区RBF神经网络构建的物流园区选址方案评价系统 在哈尔滨表明,哈南新区作为物流园区的规划更加体面。 结论本文以哈尔滨物流园区为对象,采用RBF神经网络构建物流园区选址方案评价系统的数学模型,构建RBF神经网络物流园区选址方案评价。 该系统用于解决未来建设物流园区的选址问题。 在选址规划中,成为一个可行的选址和推广选址评价体系,确保物流园区选址的科学性,经济性和长期性; 促进物流园区的健康发展和整个物流网络的优化。 参考文献[1]纪丹,郭铮。 物流选址与比较技术综合评价[J]。 兰州学报,2009。
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