【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 359-362页,共4页

【作 者】： 刘智琦 ; 李春贵 ; 陈波

【摘 要】 研究区域物流需求预测问题。影响区域物流需求影响因子较多，因子之间呈非线性关系，导致预测模型结果复杂，运行时间长，预测精度低。为提高区域物流需求预测精度，提出一种因子分析和BP神经网络相结合的区域物流需求预测方法（FA—BP）。首先通过因子分析对影响因子进行降维处理，然后将降维后的区域物流需求数据作为BP神经网络的输入进行训练建立预测模型，最后得到区域物流需求的预测结果。对某省1993—2007年区域物流需求预测进行实例分析，结果证明FA—BP模型提高了区域物流需求预测精度，网络的收敛速度加快，在区域物流需求预测方面有着广阔的应用前景。