張旭琴

摘 要：為實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸資源及物流資源的合理配置，以五種貨運(yùn)交通方式的運(yùn)輸距離為研究對(duì)象，在MATLAB中使用BP和徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)五種交通運(yùn)輸方式運(yùn)輸貨物所需要的平均距離，提出用BP、徑向基函數(shù)模擬貨運(yùn)平均運(yùn)輸距離以及不同運(yùn)輸工具運(yùn)輸貨物所需運(yùn)距之間關(guān)系的方法。根據(jù)貨運(yùn)的實(shí)際工作狀況，分別建立五維輸入向量、一維輸出向量的BP、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)試驗(yàn)訓(xùn)練預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一年貨運(yùn)的平均運(yùn)距。結(jié)果表明，預(yù)測(cè)結(jié)果接近真實(shí)值，兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果在不同程度上呈現(xiàn)出較高的精確度。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)測(cè);貨運(yùn)距離

中圖分類號(hào)：F252? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）09-0168-03

引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)五種運(yùn)輸方式的發(fā)展非常迅速，從貨運(yùn)里程數(shù)來(lái)說(shuō)，公路貨運(yùn)里程數(shù)不斷增長(zhǎng)，高速公路從無(wú)到有，自1998年以來(lái)，高速公路網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性的變化，從而使公路網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)及其在綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的功能發(fā)生轉(zhuǎn)變;航空貨運(yùn)受區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的影響，增長(zhǎng)潛力不斷變化;在鐵路貨運(yùn)方面，貨運(yùn)量不斷增長(zhǎng)，但是近幾年來(lái)貨運(yùn)量所占比重較低，貨運(yùn)平均運(yùn)距也在一定程度上發(fā)生了變化;水路運(yùn)輸在五種運(yùn)輸方式中完成的周轉(zhuǎn)量最高，且水路運(yùn)輸承載力大、平均運(yùn)距遠(yuǎn);管道運(yùn)輸自2005年以來(lái)周轉(zhuǎn)量增長(zhǎng)幅度較大，這與西氣東輸工程的建成有密切關(guān)系。

本文利用近十年的貨運(yùn)相關(guān)數(shù)據(jù)，使用MATLAB軟件在訓(xùn)練模塊將兩種不同的預(yù)測(cè)方法（BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）放在同一界面，包括預(yù)測(cè)過(guò)程和預(yù)測(cè)值，從兩種不同的預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)值來(lái)判斷出何種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果精度更好，避免單預(yù)測(cè)方法的局限性和預(yù)測(cè)結(jié)果的偶然性對(duì)決策參考的影響。

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概況

（一）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。以三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，前層為輸入層，中間層為隱含層，最后為輸出層。其信息從輸入層依次向后，直到輸出層。輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸入信號(hào)的維數(shù)，隱含層數(shù)以及隱含層中神經(jīng)元個(gè)數(shù)視具體情況而定，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸出信號(hào)的維數(shù)。

其中，Zip表示當(dāng)輸入第p個(gè)輸入樣本Xp時(shí)隱節(jié)點(diǎn)i的輸出，Ci表示徑向?qū)ΨQ函數(shù)？椎的中心，？滓ij為樣本協(xié)方差矩陣中的元素;yip表示當(dāng)輸入第p個(gè)樣本Xp時(shí)第i個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的輸出，Wij表示第j個(gè)徑向基函數(shù)連接到第i個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，Wio為第i個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的閾值，？椎（·）是從R+到R的非線性函數(shù)，‖·‖表示歐氏空間距離，Cj表示徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的中心。

二、模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文選取五種交通運(yùn)輸方式在6年的數(shù)據(jù)，選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)，將2009—2014年不同運(yùn)輸方式的貨運(yùn)平均運(yùn)距作為訓(xùn)練集，通過(guò)兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后再根據(jù)訓(xùn)練的模型，預(yù)測(cè)2009—2018年這10年的貨運(yùn)平均運(yùn)距。

在進(jìn)行BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型研究時(shí)，選取2009—2014年的貨運(yùn)平均運(yùn)距，主要包括公路、鐵路、水路、民航及管道各自的平均運(yùn)距作為我們訓(xùn)練集及預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。以這五個(gè)參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入變量，以貨運(yùn)平均運(yùn)距作為輸出變量，共搜集10個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（如表1所示）。

（二）模型的構(gòu)建與過(guò)程

建立基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)平均運(yùn)距模型，首先我們要確定輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。根據(jù)貨運(yùn)的實(shí)際運(yùn)作狀況，建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入向量p為五維向量、輸出向量t為一維向量。對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本數(shù)據(jù)用mapminmax函數(shù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，提高了網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)精度與運(yùn)行效率。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成[0，1]區(qū)間上的值，具體歸一化公式為：y=。其中，y為歸一化后的數(shù)據(jù)，x為原始輸出或輸入數(shù)據(jù)，max和min分別為原數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。預(yù)測(cè)模型采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱含層、輸出層結(jié)構(gòu)，隱層單元數(shù)（s1）最終根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)確定為10，訓(xùn)練模型根據(jù)實(shí)際訓(xùn)練情況采用期望誤差（err goal）為0.0015，確定最大訓(xùn)練次數(shù)（max epoch）為1 000次，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.1。用Newff函數(shù)創(chuàng)建前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用用隨機(jī)初始化函數(shù)initff對(duì)每一層的權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化，再利用Matlab工具箱中的學(xué)習(xí)函數(shù)learngdm，即梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，檢驗(yàn)BP網(wǎng)絡(luò)的精度，預(yù)測(cè)貨運(yùn)平均運(yùn)距。

BP預(yù)測(cè)結(jié)果值與真實(shí)值之間的誤差較小，預(yù)測(cè)值接近真實(shí)值，故預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性比較高。當(dāng)預(yù)測(cè)模型采用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，設(shè)定誤差指標(biāo)（goal）為0.0015，利用MATLAB工具箱中的newrb函數(shù)建立徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，檢驗(yàn)徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)的精度，最后預(yù)測(cè)貨運(yùn)平均運(yùn)距。最后我們可以得到基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的誤差曲線圖，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線圖（如下圖所示）。從訓(xùn)練過(guò)程中的誤差變化曲線可以看出，其訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)誤差非常小，訓(xùn)練速度非常快，精度也相當(dāng)高。

三、預(yù)測(cè)分析

利用兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，同時(shí)根據(jù)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，對(duì)2009—2018年的貨運(yùn)平均運(yùn)距進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與真實(shí)值進(jìn)行比較，計(jì)算了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的相對(duì)誤差，發(fā)現(xiàn)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間誤差范圍較小，且兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的速度不一樣，但是兩者在預(yù)測(cè)中具體（如表2所示）。

結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)Matlab工具箱中的BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)進(jìn)行了歸納，然后提出如何進(jìn)行模型的構(gòu)建，通過(guò)設(shè)置不同的參數(shù)，對(duì)2009—2014年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練，根據(jù)最后訓(xùn)練的模型，預(yù)測(cè)2009—2018年平均運(yùn)距。同時(shí)，根據(jù)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的比較，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差。

在做預(yù)測(cè)的過(guò)程中，利用Matlab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)對(duì)兩種網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果相差不大（相對(duì)誤差均沒(méi)超過(guò)7.03%）。研究表明，BP及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效應(yīng)用于物流業(yè)的貨運(yùn)平均運(yùn)距的預(yù)測(cè)，并可通過(guò)增加樣本不斷學(xué)習(xí)，從而提高網(wǎng)絡(luò)精度和泛化能力，應(yīng)用價(jià)值較高。

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[責(zé)任編輯 李曉群]