一种基于混合神经网络的钢铁物流成本预测方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种基于混合神经网络的钢铁物流成本预测方法及系统，方法包括获取待测的钢铁物流成本数据；将所述待测的钢铁物流成本数据输入至训练好的预测模型中，得到预测完成的钢铁物流成本；其中预测模型为训练并优化好的混合神经网络。本发明针对传统物流成本预测方法中存在的随机性进行了改进，利用混合神经网络提高了预测结果的精确程度，并同时优化了传统混合神经网络中存在的局部最优及迭代次数过多的问题，有很高的预测精确度以及较高的可实施性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于混合神经网络的钢铁物流成本预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626635A
申请号 ：
CN202210349735.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-04-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
薄胜李媛程渤叶弘毅赵静怡
申请人 ：
北京乐智科技有限公司;北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村大街15-11号B1-D46
代理机构 ：
北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司
代理人 ：
王月松
优先权 ：
CN202210349735.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q10/08 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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