基于成本動因BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鐵路物流貨運成本預測.pdf

1、鐵路貨物運輸是鐵路運輸?shù)闹匾M成部分，合理的控制貨運成本可以有效地降低鐵路運輸總成本，而加強貨運成本管理的重要前提就是準確及時地進行貨運成本預測。選擇合理的預測方法，可以提前為鐵路運輸企業(yè)提供有效的成本信息，為企業(yè)應對復雜多變的市場環(huán)境提供保障。成本預測方法很多，但并不是所有預測方法都符合鐵路運輸成本的特點，適合我國鐵路運輸?shù)膶嶋H情況。本文通過比較不同預測方法得到的鐵路貨運成本預測結果，確定一個符合鐵路運輸成本特點的預測方法。
　

2、　通過分析我國鐵路運輸成本的構成及影響因素可以得出，在鐵路運輸成本支出中間接成本占較大比重，而且運輸成本數(shù)據(jù)具有較強的非線性，在對運輸成本進行預測之前，既要選擇恰當?shù)拈g接費用分配指標合理地分配客貨運成本，又要充分考慮鐵路運輸成本預測自身特性?；谝陨蟽牲c考慮，選擇作業(yè)成本法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法對鐵路貨運成本進行預測。首先，從作業(yè)角度出發(fā)，利用成本動因理論，選取對貨運成本影響較大的成本動因作為分配間接成本的指標，并結合定性分析和定量

3、分析利用聚類分析法合并成本動因，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡很強的學習能力、容錯能力以及非線性映射能力，解決運輸成本樣本采集不精確和成本數(shù)據(jù)呈非線性關系的問題。以所選成本動因為輸入變量，在MATLAB軟件中反復進行信號的正向傳播和誤差的反向傳播過程，不斷學習訓練，存儲學習結果，獲得預測結果。并將結果與灰色系統(tǒng)預測方法所得的預測結果進行比較。
　　最后以某鐵路運輸企業(yè)貨運成本預測為例，分別用成本動因BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法和灰色系統(tǒng)預測方法進行預