作者：尹艳玲

作者单位：河南理工大学电气工程与自动化学院

摘要：物流需求预测是物流系统规划和物流资源合理配置过程中的重要环节,利用神经网络算法进行物流需求预测时,当样本数据过大,存在着收敛速度慢、搜索结果仅为局部最优等缺点.基于误差梯度信息的神经网络自适应学习算法可用于物流需求预测,并证明了算法的收敛性.该算法比常规神经网络算法收敛速度快、预测精度高.

关键词：物流需求;自适应神经网络;误差梯度;

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2010.05.028

分类号：F252;F224