基于神經(jīng)網(wǎng)絡的云南中煙前置庫短期負荷預測_第1頁
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文檔簡介

1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的云南中煙前置庫短期負荷預測[摘要]用人工遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值,從全局空間出發(fā)搜索問題的最優(yōu)解,對煙草工業(yè)企業(yè)多點生產(chǎn)、多點運輸?shù)恼{(diào)度平臺進行短期壓力負荷預測,達到成品卷煙產(chǎn)運網(wǎng)絡優(yōu)化的目標,更精確的實現(xiàn)產(chǎn)量與運輸量的預測。最后以云南中煙省外三個前置庫作為預測模型的測算實例,測算三庫在一段時期內(nèi)的負荷壓力,并根據(jù)負荷壓力就其設立合理性進行分析。[關鍵詞]神經(jīng)網(wǎng)絡;卷煙運輸;短期預測[DOI]1013939jc

2、nkizgsc2015290871成品煙產(chǎn)運系統(tǒng)的短期負荷預測各煙草工業(yè)企業(yè)紛紛以物流為導向建立起協(xié)調(diào)生產(chǎn)、倉儲、配送各環(huán)節(jié)一體的綜合管控平臺,以一定周期成品煙流動量和波次,制定產(chǎn)量與儲量。隨著卷煙物流的不斷發(fā)展,對成品煙產(chǎn)量與成品煙配送的要求也日趨精益化,控制周期愈發(fā)縮短,如何在短時間內(nèi)提供有效的預測,制訂更貼切實際需求的產(chǎn)運計劃,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型提供一種短期負荷預測方法,確保綜合管控平臺的合理運營。1.1產(chǎn)運平臺短期負荷預測

3、實施含義產(chǎn)運系統(tǒng)負荷預測是煙草工業(yè)企業(yè)產(chǎn)運領域的系統(tǒng)調(diào)度、實時控制、運行計劃和發(fā)展規(guī)劃的前提,是煙草工業(yè)企業(yè)物流調(diào)度部門、生產(chǎn)部門與規(guī)劃部門所必須具有的基本信息。準確的負荷預測有助于提高煙草產(chǎn)輸出層以及處于輸入輸出層之間的中間層。中間層有單層或多層,由于它們和外界沒有直接的聯(lián)系,故也稱為隱層。在隱層中的神經(jīng)元也稱隱層單元。隱層雖然和外界不連接但是,它們的狀態(tài)則影響輸入輸出之間的關系。這也是說,改變隱層的權(quán)系數(shù),可以改變整個多層神經(jīng)網(wǎng)絡的

4、性能。BP網(wǎng)絡也存在著問題。第一,BP算法的學習速度很慢。其原因主要有三點:一是由于BP算法本質(zhì)上為梯度下降法,而它所要優(yōu)化的目標函數(shù)又非常復雜,因此,必然會出現(xiàn)“鋸齒形現(xiàn)象”,這使得BP算法低效;二是存在麻痹現(xiàn)象,由于優(yōu)化的目標函數(shù)很復雜,它必然會在神經(jīng)元輸出接近0或1的情況下,出現(xiàn)一些平坦區(qū),在這些區(qū)域內(nèi),權(quán)值誤差改變很小,使訓練過程幾乎停頓;三是為了使網(wǎng)絡執(zhí)行BP算法,不能用傳統(tǒng)的一維搜索法求每次迭代的步長,而必須把步長的更新規(guī)則

5、預先賦予網(wǎng)絡,這種方法將引起算法低效。第二,網(wǎng)絡訓練失敗的可能性較大。其原因有四點:一是從數(shù)學角度看,BP算法為一種局部搜索的優(yōu)化方法,但它要解決的問題為求解復雜非線性函數(shù)的全局極值,因此,算法很有可能陷入局部極值,使訓練失??;二是網(wǎng)絡的逼近、推廣能力同學習樣本的典型性密切相關,而從問題中選取典型樣本實例組成訓練集是一個很困難的問題。三是難以解決應用問題的實例規(guī)模和網(wǎng)絡規(guī)模間的矛盾。這涉及網(wǎng)絡容量的可能性與可行性的關系問題,即學習復雜性

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