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基于PSO-BP网络的煤炭企业物流
成本预测
为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都明显高于传统的BP网络。PSO-BP方法对煤炭企业物流成本的预测具有一定的参考价值和指导意义。
2024-01-10 01:21:46
885KB
行业研究
1
基于岭回归机器学习算法的项目
成本预测
研究——以A风景园林规划研究院规划设计项目为例.pdf
基于岭回归机器学习算法的项目
成本预测
研究——以A风景园林规划研究院规划设计项目为例.pdf
2021-09-25 17:02:31
1.16MB
机器学习
参考文献
专业指导
IAPSO-LSSVM下的煤炭开采
成本预测
模型
为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,提出一种IAPSO-LSSVM预测算法.在分析影响煤炭开采成本的空间因素、时间因素和定性因素的基础上,构建基于IAPSO-LSSVM的煤炭开采
成本预测
模型,并以TF煤业集团数据进行仿真实验.结果表明:与LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,该模型预测效果更好.
2021-08-13 14:32:30
938KB
煤炭开采成本
最小二乘支持向量机
粒子群算法
成本预测
1
java
成本预测
决策支持系统(基于SSM框架)
基于SSM框架,使用java和mysql数据库和html写成的系统(关于数据库需要修改的地方已经在说明文档中写好了),相对基础,新手可以参考参考!
2019-12-21 20:48:08
447KB
java
SSM框架
决策支持系统
mysql
1
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