基于PCA-EBP神经网络的煤炭物流成本预测

【摘要】：为了科学、准确地对煤炭物流成本进行预测,针对煤炭物流成本影响因素之间存在信息重叠以及BP神经网络对多噪声样本和小样本问题预测结果较差等问题,提出了一种PCA-EBP神经网络模型。将所建立的模型用于内蒙古SH煤炭生产企业煤炭物流成本实际预测。结果表明:模型最大误差为1.748%,最小误差为0.0728%,平均误差为0.972%,均好于径向基神经网络(RBF)和支持向量回归机(SVR),预测精度较高,能够满足煤炭物流成本预测的实际需求,验证了所提出模型的有效性和可靠性。 【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;
【关键词】： 煤炭物流成本 主成分分析 集成学习 BP神经网络 预测
【基金】：国家自然科学基金(51374121)资助
【分类号】：F426.21;F406.72;TP183
【正文快照】： 1引言煤炭作为我国主体能源,在能源消费结构中占有极其重要的地位,直接关系到国家经济命脉[1]。随着煤炭“黄金10年”的结束,特别是近两年以来,煤炭市场持续低迷,国内煤炭企业之间的竞争日益激烈,有效控制煤炭生产成本无疑是增强企业竞争力、增加经济效益的有效途径[2,3]。据

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