摘要
本文提出了一种改进的BP神经网络模型,结合SSA(麻雀算法),旨在提升河北地区货运量的预测精度。传统的BP神经网络常常面临局部最优和收敛速度慢的问题,这限制了其在复杂预测任务中的应用。因此,本文采用麻雀算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化,以克服这些局限。在优化过程中,麻雀算法模拟了麻雀寻找食物的行为,通过全局搜索提高了模型的全局寻优能力。本文采用河北地区历史货运量数据进行实证分析,结果表明,该模型在预测精度和稳定性上显著优于未优化的BP神经网络。
出处
《中国物流与采购》
2025年第11期63-65,共3页
China Logistics & Purchasing
