基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)在堆場(chǎng)管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著我國(guó)加入WTO，經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易的高速發(fā)展推動(dòng)了我國(guó)集裝箱運(yùn)輸?shù)母咚侔l(fā)展。集裝箱堆場(chǎng)作為集裝箱運(yùn)輸中一個(gè)不可缺少的組成部分，也因此得到了迅猛發(fā)展。但目前許多堆場(chǎng)在管理方面存在著高峰和低谷期作業(yè)不均衡，人員、設(shè)備及資源閑置浪費(fèi)等問題，大大降低了堆場(chǎng)作業(yè)效率，增加了堆場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)成本，給集裝箱運(yùn)輸?shù)捻樌行蜻M(jìn)行帶來不可忽視的影響。 針對(duì)這一問題，本文結(jié)合深圳金鴻基集裝箱堆場(chǎng)的管理信息系統(tǒng)開發(fā)項(xiàng)目，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的原理及模型進(jìn)行了研

2、究，并結(jié)合傳統(tǒng)的移動(dòng)平均法建立了一個(gè)有效的預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用到該堆場(chǎng)信息系統(tǒng)的預(yù)約管理模塊中，為預(yù)約時(shí)間的選擇提供科學(xué)的依據(jù)，從而錯(cuò)開安排客戶到堆場(chǎng)存取集裝箱，有效地提高了堆場(chǎng)的運(yùn)作效率。 本論文研究的內(nèi)容主要包括以下方面： 首先，介紹了傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)原理及模型，在此基礎(chǔ)上，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的建立機(jī)制及BP算法的改進(jìn)進(jìn)行重點(diǎn)闡述與研究。 其次，運(yùn)用Matlab7.0軟件編程建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及移動(dòng)平均

3、時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合深圳金鴻基集裝箱堆場(chǎng)的實(shí)際歷史進(jìn)出場(chǎng)集裝箱數(shù)據(jù)對(duì)未來進(jìn)出場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 最后，在Visual Studio.Net的開發(fā)平臺(tái)上，運(yùn)用C＃編程語(yǔ)言將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型運(yùn)用到集裝箱堆場(chǎng)信息系統(tǒng)的預(yù)約管理模塊中，并提供歷史及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的二維、三維圖形顯示功能，完善該系統(tǒng)的預(yù)約管理模塊。 此外，在其他許多行業(yè)內(nèi)都存在與該堆場(chǎng)類似的問題，如超市、銀行等，對(duì)于這類問題均可以運(yùn)用文中所提到的基于