基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冶金生產(chǎn)供應(yīng)鏈柔性管理的研究.pdf

1、鋼鐵工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要地位。傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)存在對市場需求變化響應(yīng)緩慢、資源配置低、供應(yīng)鏈維系成本過高等缺點(diǎn)。因此較為準(zhǔn)確的預(yù)測冶金產(chǎn)品原料的需求量，為鋼鐵企業(yè)提早掌握市場動向和統(tǒng)籌安排生產(chǎn)提供依據(jù)顯得尤為重要。鐵礦石是鋼鐵工業(yè)的主要生產(chǎn)原料，其需求預(yù)測是一個與多種因素有關(guān)的復(fù)雜的非線性問題。目前國內(nèi)外需求預(yù)測方法主要有定量法、定性分析法、比較調(diào)整法、專家調(diào)整法等，上述方法存在預(yù)測誤差較大、主觀成分較多等缺陷。因此本文選用BP(B

2、ackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模進(jìn)行預(yù)測。
　　 鐵礦石需求量的影響因素較多，有粗鋼產(chǎn)量、鋼材當(dāng)年價格、固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)支出、國內(nèi)鐵礦石產(chǎn)量、鐵礦石國際協(xié)議價變化率、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國家進(jìn)口鐵礦石量等，為從諸多因素中選取主要影響因素，作為預(yù)測模型的輸入向量，從而降低模型的復(fù)雜度，本文引入主成分分析法。模型采用三層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過試湊法確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)及節(jié)點(diǎn)個數(shù)。并采用擬牛頓算法對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，使BP網(wǎng)絡(luò)的