基于神经网络的时间序列法在社会物流总额预测中的应用.doc

研究生课程论文 论文题目 基于神经网络的时间序列法在社会物流总额预测中的应用 姓 名 何 鹏 年级专业 2013级企业管理Ⅱ 课程名称 预测理论与方法 课程类别 专业必修课 任课教师 罗泽举 开课时间 2013-2014学年第2学期 目录 1社会物流总额概述 1 1.1社会物流总额的定义 1 1.2 社会物流总额的分类 1 1.3 社会物流总额的算法 2 1.4 研究社会物流总额的现实意义 2 2人工神经网络的概述 3 2.1 人工神经网络的定义 3 2.2 人工神经网络的基本原理 3 2.3 生物神经元 3 2.4 人工神经元模型 4 （1）通用模型 4 （2）求和操作 4 （3）响应函数 4 2.5 人工神经网络模型 4 （1）前向网络 4 （2）有反馈的前向网络 4 （3）层内互连前向网络 5 （4）分组功能相互结合型网络 5 2.6 常见神经元响应函数 5 2.7 神经网络基本学习算法 5 （1）有教师学习（监督学习） 5 （2）无教师学习（无监督学习） 6 （3）强化学习（再励学习） 6 2.8 用人工神经网络方法解决问题的一般步骤 6 （1）确定信息的表达方式 7 （2）神经网络模型的确定 7 （3）神经网络参数的选择 7 （4）训练模式的确定 7 （5）神经网络的测试 7 3社会物流总额的预测实例 7 3.1 数据的预处理 7 3.2 MATLAB实现程序 8 4 结论 11 参考文献： 11 基于神经网络的时间序列法在社会物流总额预测中的应用 何 鹏 （重庆工商大学 商务策划学院，重庆 400067） 摘 要：社会物流总额是判断一个国家经济发展是否繁荣稳定的一个总要指标。目前，大多数的学者都是对社会物流总额的历史数据的归纳分析，很少有文章对我国社会物流的发展趋势有过深入的研究。文中将人工神经网络的时间序列预测法应用于社会物流总额的预测，采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型，对2014年和2015 年我国社会物流总额的一个预测。实践证明，该模型编程简单，还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点。 关键词：社会物流总额 人工神经网络 时间序列 预测 中图分类号：C93-03 文献标识码：A 社会物流总额的预测，就是利用历史的资料，运用适当的方法和技巧，对未来的社会物流总额状况进行科学的分析、估算和推断。人工神经网络 (Artificial Neural Network，缩写ANN) 建模方法是一种有效的分析预测方法，人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机理，人工神经网络可以呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能，因此，它可以较好地揭示非线性时间序列在时延状态空间中的相关性，从而达到预测的目的。神经网络理论中的Kolmogorov 连续性定理从数学上保证了神经网络用于时间序列预测的可行性。本文运用基于神经网络理论的时间序列法， 对中国的社会物流总额进行预测， 并对预测结果做了相应的分析。 1社会物流总额概述 1.1社会物流总额的定义 社会物流总额指第一次进入国内需求领域，产生从供应地向接受地实体流动的物品的价值总额，简称社会物流总额。包括六个方面的内容：进入需求领域的农产品物流总额、工业品物流总额、进口货物物流总额、外省市调人物品物流总额、再生资源物流总额、单位与居民物品物流总额。 1.2 社会物流总额的分类 我国社会物流总额主要由如下几部分组成： 农产品物流总额（total value of agricultural logistics products）：报告期内由农业生产部门提供，进入需求领域，产生从供应地向接受地实体流动的全部农林牧渔业产品价值总额。也就是农业生产部门的农产品商品产值，但不包括不经过社会物流服务，由农业生产者直接通过集市贸易售予居民消费的部分。计算公式是： 农产品物流总额=报告期内农产品商品产值-农业生产者直接通过集市贸易售予居民消费的部分。计量单位：亿元。 工业品物流总额（total value of industrial logistics products）：报告期内进入需求领域，产生从供应地向接受地实体流动的全部工业产品价值总额。即工业生产部门的销售产值，但不包括不能以具体产品体现的工业性作业销售产值，或不能通过一般性运输、装卸、搬运等物流服务形式完成的电力、蒸汽、热水的生产与供应业销售产值、煤气生产和供应业销售产值、自来水的生产和供应业销售产值。计算公式是： 工业品物流总额=报告期工业销售产值-工