神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在物流中的應(yīng)用分析

左明甫 羅菊

摘 要：經(jīng)濟的快速發(fā)展，物流將在未來我國經(jīng)濟社會中得到更大的重視，?；谶@樣的情況，為了完善整個物流系統(tǒng)，相關(guān)研究人員提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來彌補物流中的這一缺陷。

關(guān)鍵詞：物流行業(yè)；預(yù)算；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；應(yīng)用

1 物流預(yù)測

物流行業(yè)在我國是一個新興產(chǎn)業(yè)，最初的發(fā)展尤為重要。因此做好物流預(yù)測對整個物流行業(yè)的發(fā)展前景起到至關(guān)重要的作用。物流預(yù)測可以將不確定事件發(fā)生時的被動情況變?yōu)橹鲃?，?dāng)工作人員已經(jīng)因為預(yù)測出到不確定事件發(fā)生，那么他們會制定相應(yīng)的應(yīng)急方案，那么在不確定事件發(fā)生時，工作人員只需要按方案采取行動即可。物流預(yù)測也對減小物流企業(yè)損失有很大的幫助，同時也是一股促進物流行業(yè)發(fā)展的巨大推動力。

在物流行業(yè)中的預(yù)測，也是需要以現(xiàn)實市場傳遞過來的消息以及環(huán)境、距離等具體因素為基礎(chǔ)，在通過相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行物流預(yù)測。但是對于現(xiàn)實中的環(huán)境、距離以及收集到的信息都不可能是一成不變的，同時也可能會受到調(diào)研人的主觀因素影響，進而使得物流預(yù)測的基礎(chǔ)都存在一定的偏差，最終導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)與現(xiàn)實不符的情況也是在所難免的。

在物流行業(yè)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是進行物流預(yù)測的主要方法，大部門的物流企業(yè)都應(yīng)用該種技術(shù)。這都源于它具有預(yù)測精準(zhǔn)、操作相對簡單等特點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也可以被細(xì)分為以下兩個方面：第一，對物流方面的信息進行定性分析，根據(jù)分析結(jié)果進行預(yù)測。這種分析方法又可以采取很多其他的技術(shù)模式來對物流進行建模，不同的建模方法產(chǎn)生不同的預(yù)測效果，各有利弊。對于具體選取哪種建模方式，只能根據(jù)具體的物流信息來選擇適合的建模方法。雖然這種方法對技術(shù)水平以及現(xiàn)實信息的精準(zhǔn)度要求較高，但對物流信息進行定性分析的技術(shù)方法有利于精準(zhǔn)的進行物流建模，進而更準(zhǔn)確的進行物流預(yù)測，因此在物流行業(yè)中定性分析方法的應(yīng)用較廣。第二種方法就是相對應(yīng)的定量分析，這種方法相較于定性分析法也具有其獨特的優(yōu)勢。

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也得到不斷的完善，更加能夠滿足物流預(yù)測的各種需求，也更善于解決影響物流預(yù)測準(zhǔn)確度的各種問題。同時隨著物流行業(yè)在我國的快速發(fā)展，也有越來越多的研究人員在相關(guān)領(lǐng)域進行研究和分析，這也成為推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在物流行業(yè)內(nèi)的發(fā)展。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展歷史悠久，并不是為了滿足物流預(yù)測需求才產(chǎn)生的，相關(guān)研究人員從上世紀(jì)初就開始對這方面技術(shù)進行研究和分析。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展經(jīng)過可以根據(jù)其發(fā)展?fàn)顟B(tài)分為以下幾個時期：首先，可以將它定義為開始階段，在這一段時期內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還沒有完全成型，只是一些學(xué)者的理論研究，并沒有多少科學(xué)依據(jù)；其次可以稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的低谷。在這段時間內(nèi)基本很少有人涉獵這一領(lǐng)域，因此它的發(fā)展速度緩慢，沒有取得任何實質(zhì)性的突破。再次可以稱為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的復(fù)興階段。在這一個時間段內(nèi)，很多學(xué)者均進行了相關(guān)的研究，并在一定程度上取得了突破。最后的階段是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一個蓬勃發(fā)展的階段，在這段時間里，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到更多的研究人員的重視，同時也獲得了相當(dāng)大的進步和成就。直至目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)依然持續(xù)著它強勁的發(fā)展勢頭，在未來必將獲得更大的突破。

基于上述情況，作者希望能夠更加直觀的介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在物流預(yù)測中的應(yīng)用。因此，在本文中，首先先對BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行介紹。這種技術(shù)方法就是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到物流行業(yè)中去。下面通過分析這種技術(shù)的算法來進一步的了解它。設(shè)p為輸入：w為權(quán)值；b為域值：a為輸出。多層網(wǎng)絡(luò)中的某一層的輸出成為下一層的輸入。描述此操作的等式為：

最后一層神經(jīng)元的輸出是網(wǎng)絡(luò)的輸出：a=aM

t是對應(yīng)的目標(biāo)輸出。算法將調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)以使均方差最小化：

用來近似計算均方誤差：

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建立

物流行業(yè)中進行預(yù)測一般先會制定預(yù)測方案，再從中選擇出較為合適的方案。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測物流狀況一般有以下幾種常用的方案：第一種方案是以過去一段時間內(nèi)的信息作為預(yù)測基礎(chǔ)，再進行物流預(yù)測。當(dāng)然這些歷史信息必須是在規(guī)定時間范圍內(nèi)，并且近期內(nèi)具體環(huán)境沒有發(fā)生較大變化。第二種情況是以物流預(yù)測的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行的預(yù)測。這種方案的優(yōu)勢在于更多地考慮了相關(guān)變量的細(xì)節(jié)分析。但是由于目前科學(xué)技術(shù)的發(fā)展環(huán)境下，尚對相關(guān)變量的研究有限，為了獲得更為精確的預(yù)測結(jié)果，通常情況下會選擇第一種方案進行物流預(yù)測。

在我國，物流行業(yè)得到快速的發(fā)展，這是以先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為依托的良好效果。在本文中，作者通過對湖北省公路貨運狀況的舉例分析來證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在物流預(yù)測方面的重要性，這也間接表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有利于物流行業(yè)的整體運轉(zhuǎn)和發(fā)展，促進了我國經(jīng)濟建設(shè)速度的提高。當(dāng)然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自身仍存在一定的問題，需要在不斷地實際運作中進行完善和改進。相信隨著科學(xué)技術(shù)手段的不斷提升，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展前景將會無限的美好，同時也會在物流預(yù)測方面取得更好更快的發(fā)展。

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