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J-GLOBAL ID：201702224654412524   整理番号：17A1657799

地域物流産業は,ユーザ需要予測のシミュレーションを満たすことができた。【JST・京大機械翻訳】

Regional Logistics Industry to Meet User Demand Forecast Simulation

著者 (2件)： Di Shanshan (西北工業大学人文与経法学院,陜西西安,710072) ,  Duan Jie (西北工業大学人文与経法学院,陜西西安,710072)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 4  ページ： 436-439  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地域物流産業におけるユーザーの需要を満たす予測は、地域物流産業の発展状況をよりよく分析することができる。そのため、非線形回帰問題に対して最適解を求める必要があり、地域物流産業はユーザー需要の予測を満たすことができる。従来の方法は最小二乗法による地域物流産業の需要方程式を融合し、地域物流産業の需要に対して適合を行ったが、そのフィッティング結果に対して最適化を行うことを無視し、予測精度が低かった。本論文では,地域物流産業におけるユーザ要求予測アルゴリズムを提案した。上記のアルゴリズムにおいて,地域物流産業の経済状態時系列モデルを構築し,地域の物流需要を計算し,サポートベクトルの理論に基づいて地域物流の発展に影響する主な要因を提供し,需要予測問題を地域物流産業の経済非線形回帰問題に変換した。地域物流産業の需要データを高次元の特徴空間に写像し、非線形回帰問題に対して最適化を行い、結果によって地域物流産業に対してユーザー需要予測を満足させる。実験結果により、提案したアルゴリズムの精度が高く、物流産業と地域経済協調の安定的な発展を保障するために科学的な根拠を提供したことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *需要予測 ,  経済状態 ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  高次元 ,  地域経済
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  時系列モデル ,  予測アルゴリズム ,  予測精度 ,  最適解 ,  線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Regional logistics ,  User demand ,  Prediction

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地域 ,  物流 ,  産業 ,  需要予測 ,  シミュレーション