【摘要】 隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的逐步深入，物流企業(yè)對(duì)成本控制的要求越來(lái)越迫切，為有效進(jìn)行物流運(yùn)營(yíng)的成本控制，文章引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法探索對(duì)運(yùn)營(yíng)成本的精確預(yù)測(cè)，根據(jù)物流運(yùn)營(yíng)成本的變化規(guī)律，建立了物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，選用Morlet小波進(jìn)行成本模擬，采用共軛梯度法進(jìn)行迭代求解，并應(yīng)用某物流企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本進(jìn)行了實(shí)例分析，為物流企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)成本控制提供了一種行之有效的高精度預(yù)測(cè)方法。
　　【關(guān)鍵詞】 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 物流運(yùn)營(yíng)； 運(yùn)營(yíng)成本； 成本預(yù)測(cè)
　　
　　在物流企業(yè)物流運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，隨著時(shí)間的延續(xù)，物流運(yùn)營(yíng)成本呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)。因此，有效控制運(yùn)營(yíng)成本是物流企業(yè)的一項(xiàng)重要任務(wù)，而有效進(jìn)行成本控制的基礎(chǔ)是進(jìn)行精確的運(yùn)營(yíng)成本預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的物流運(yùn)營(yíng)成本預(yù)測(cè)以回歸分析法為主，雖然這類(lèi)預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)單、使用方便，但其預(yù)測(cè)的誤差較大，不能滿足現(xiàn)代物流運(yùn)營(yíng)過(guò)程中對(duì)成本控制的要求。由于技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用越來(lái)越大，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展給社會(huì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)提供了快速、有效的計(jì)算工具，一些較為復(fù)雜但其精確性較高的預(yù)測(cè)方法便不斷得以應(yīng)用，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)便是一種能夠滿足企業(yè)高精度預(yù)測(cè)要求的方法。為滿足物流企業(yè)對(duì)成本控制的要求，本文引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過(guò)建立適合物流企業(yè)物流運(yùn)營(yíng)成本變化規(guī)律的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并將其應(yīng)用于物流企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本預(yù)測(cè)，以探索物流企業(yè)成本控制的新路子。
　　
　　一、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立
　　
　　為了建立小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先從介紹小波和小波變換的概念。如果用f（t）表示時(shí)間信號(hào)或函數(shù)，t為時(shí)間域自變量，習(xí)慣上以時(shí)間域?yàn)樽兞康淖兂叽绾瘮?shù)用?漬（t）表示，以頻率域?yàn)樽宰兞康淖兂叨群瘮?shù)用?漬（?棕）表示，則小波是指在函數(shù)空間L2（R）中，滿足下列條件的一個(gè)信號(hào)或函數(shù)。
　　鑒于時(shí)間序列的特點(diǎn)，變換僅限于實(shí)數(shù)域討論。由上式可知小波基中參數(shù)b變化起著平移作用；參數(shù)a的變化不僅改變小波基的頻譜結(jié)構(gòu)，而且改變其窗口的大小形狀。因此，a、b分別稱(chēng)為?漬ab（t）的伸縮因子和平移因子。對(duì)于函數(shù)f（t）其局部結(jié)構(gòu)的分辨可以通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)a、b，即調(diào)節(jié)小波基窗口的大小和位置來(lái)實(shí)現(xiàn)。與Fourier分析法類(lèi)似，基于小波變換的小波分析同樣是將信號(hào)函數(shù)分解成小波標(biāo)準(zhǔn)正交基，以此構(gòu)成級(jí)數(shù)來(lái)逼近信號(hào)函數(shù)，所不同的是小波基是通過(guò)平移和伸縮構(gòu)成的，具有較好的局部化性質(zhì)，依據(jù)小波理論達(dá)到最佳的函數(shù)逼近能力。
　　在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)中，一般是采用復(fù)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的。復(fù)合小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于小波分析而構(gòu)成的具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想的模型，即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid函數(shù)，非線性時(shí)間序列表述通過(guò)所選取的非線性小波基進(jìn)行線性疊加來(lái)實(shí)現(xiàn)，也就是用小波級(jí)數(shù)的有限項(xiàng)來(lái)逼近時(shí)間序列函數(shù)。實(shí)際上用小波基?漬ab（t）擬合時(shí)間序列f（t）的過(guò)程就是信號(hào)分解過(guò)程，即我們希望把待分析信號(hào)f（t）近似分解成若干正交歸一的基本小波?漬n（t），上標(biāo)（n）是小波類(lèi)型的序號(hào)，作離散位移bk和尺度伸縮ak的加權(quán)和，即：
　　
　　二、模型參數(shù)的確定
　　
　　式中梯度?犖E（θk）為迭代步長(zhǎng)，λ為迭代修正系數(shù)（或稱(chēng)學(xué)習(xí)率）。當(dāng)n=1時(shí)，采用實(shí)數(shù)Morlet小波進(jìn)行預(yù)測(cè)，其時(shí)間函數(shù)表達(dá)式為：
　　
　　三、應(yīng)用實(shí)例
　　
　　把利用線性回歸和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法預(yù)測(cè)的結(jié)果在同一直線坐標(biāo)系中畫(huà)出，可以明顯地看出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法比線性回歸預(yù)測(cè)具有更高的精確性，見(jiàn)圖1。
　　分析以上預(yù)測(cè)結(jié)果可以明顯地看出，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)誤差較小，預(yù)測(cè)的精度最高。由于運(yùn)營(yíng)成本關(guān)系到盈虧，是物流企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)控制的一個(gè)重要指標(biāo)。因此，選用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要意義。
　　四、結(jié)論
　　隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，物流企業(yè)為加強(qiáng)內(nèi)部控制，需要不斷提高經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的精度。因此，在物流企業(yè)的成本控制中引入和采用高精度的預(yù)測(cè)方法，并應(yīng)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)是一種必然趨勢(shì)。本文從物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本控制的要求出發(fā)，根據(jù)物流運(yùn)營(yíng)成本的變化規(guī)律，建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，采用共軛梯度法應(yīng)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)求解，編制的軟件可通過(guò)加載宏的模式直接在Excel中使用，可滿足物流企業(yè)成本控制中高精度成本預(yù)測(cè)的要求，在物流企業(yè)的實(shí)際成本資料進(jìn)行了應(yīng)用研究，收到了比較好的效果。其研究成果，對(duì)促進(jìn)物流企業(yè)加強(qiáng)成本控制預(yù)測(cè)，提高預(yù)測(cè)精度，以最終提高管理效率和經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。
　　
　　【參考文獻(xiàn)】
　?。?］ 冉啟文.小波變換與分?jǐn)?shù)傅里葉變換理論及應(yīng)用［M］. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2002.
　?。?］ 李金屏，王風(fēng)濤，楊波. BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速學(xué)習(xí)算法研究［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2001，23（8）：72-75.
　?。?］ 金龍，秦偉良，姚華棟.多步預(yù)測(cè)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型［J］.大氣科學(xué)，2000，24（1）：79-86.
　　［4］ 孫濤，陳曉慧.煤炭企業(yè)原煤經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)量和保險(xiǎn)儲(chǔ)備量的合理確定［J］.煤炭經(jīng)濟(jì)研究，2001（5）：32-34.
　　注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文