公开(公告)号：CN114626635B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210349735.X

申请日：2022-04-02

申请人： 北京乐智科技有限公司 ,  北京邮电大学

发明人： 薄胜 ,  李媛 ,  程渤 ,  叶弘毅 ,  赵静怡

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN114626635A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210349735.X

申请日：2022-04-02

申请人： 北京乐智科技有限公司 ,  北京邮电大学

发明人： 薄胜 ,  李媛 ,  程渤 ,  叶弘毅 ,  赵静怡

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/08

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。