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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡的服裝批發(fā)市場選址問題

        2015-05-30 16:05:22陳鏑
        2015年28期
        關鍵詞:選址BP神經(jīng)網(wǎng)絡

        作者簡介:陳鏑(1991-),男,漢,北京人,在讀碩士研究生,從事選址方面研究。

        摘 要:選址問題一直是眾多物流問題中重要的課題之一,好的選址可以幫助企業(yè)節(jié)省費用,增加收入,起到事半功倍的作用。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對多個預選地進行預測,可以避免傳統(tǒng)方法的不足,并通過MATLAB軟件編程進行北京市近來熱議的大型服裝批發(fā)市場搬遷問題的實例演示。

        關鍵詞:選址;BP神經(jīng)網(wǎng)絡;MATLAB

        引言

        北京市作為中國的首都,一直起著文化中心、政治中心的作用。但職能的過多必然會引起一系列的問題,其中最為嚴重的就是擁堵問題。據(jù)統(tǒng)計,2013年北京的常住人口已經(jīng)達到了2069.3萬人,其中外來常住人口有773.8萬人,占常住人口的37.4%,超過了常住人口的三分之一以上[1]。

        為解決人口過多過快增長的問題,2013年9月底,北京副市長陳剛在《關于“加強城市規(guī)劃管理標本兼治緩解交通擁堵”議案辦理情況》的報告中指出,把動物園等批發(fā)市場外遷,以達到改變北京市中心城區(qū)功能、疏解中心城功能和人口,優(yōu)化城市空間布局的目的[2-3]。

        動物園批發(fā)市場作為年產(chǎn)值200億以上的項目,雖說是為了減少擁堵問題,但如果選址不合理,導致此項目不復存在,也是一件得不償失的事情。因此本文以年營業(yè)額作為考察指標,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對動物園批發(fā)市場的幾個預選地進行預測。

        1.應用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的選址分析

        本文將以動物園批發(fā)市場作為案例,對其預選地進行實例分析。

        影響選址的因素有很多[4],主要包括:

        (1)交通條件:交通條件的便利意味著更多客流量的可能性,且交通條件便利也有利于物品的接收與發(fā)送。在本文中,交通條件是以房價的指標表示的。

        (2)地址條件:人口密集和人口稀疏的地址條件對服裝企業(yè)的經(jīng)營起著至關重要的作用。在本文中,地址條件是以所在區(qū)域的人口數(shù)量指標表示的。

        (3)經(jīng)營環(huán)境:一個好的經(jīng)營環(huán)境意味著一個企業(yè)的未來,及企業(yè)在地區(qū)發(fā)展的潛力所在。在本文中,經(jīng)營環(huán)境是以所在區(qū)域的GDP指標表示的[5]。

        (4)經(jīng)營費用:企業(yè)雖然有著客觀的收益,但如果經(jīng)營費用過大,也不利于企業(yè)未來的發(fā)展。在本文中,經(jīng)營費油是以物業(yè)費用指標表示的[6]。

        (5)經(jīng)營面積:作為批發(fā)項目,經(jīng)營面積越大,意味著商鋪越多和商品的齊全,對顧客越有吸引力。在本文中,經(jīng)營面積是以建筑面積指標表示的。此外,由于本文是預測動物園批發(fā)市場在多個預選地的年營業(yè)額,并以此作為衡量指標進行選定,所以實驗數(shù)據(jù)中經(jīng)營面積一欄的數(shù)據(jù)是相同的,及均為動物園批發(fā)市場的建筑面積。

        2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測

        將以上影響因素數(shù)據(jù),與權值相乘,得到經(jīng)過權值處理的測試數(shù)據(jù)。將測試數(shù)據(jù)進行歸一化處理,否則會導致神經(jīng)元飽和而無法預測。進行神經(jīng)網(wǎng)絡預測時,因為本算例有7個輸入元素,因此隱蔽層的神經(jīng)元個數(shù)選為7個,又因為輸出結果只有年營業(yè)額這一個要素,因此輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。

        使用訓練好的訓練結果對實驗數(shù)據(jù)進行預測,輸入及預測的年營業(yè)額如表2-1。

        通過預測的年營業(yè)額可知,在北京市郊區(qū)的預選地年營業(yè)額相差并不太多,均為93億元左右,其中最為理想的選址為北京市昌平區(qū)。此外,在北京以外的三個預選地當中,河北省廊坊市的年營業(yè)額最高,為68億元。因此,若將動物園批發(fā)市場搬往北京市外的話,河北省廊坊市為最佳的預選地。

        3.結論

        由以上可知,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果具有如下好處:首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡是利用已有的多個指標來預測結果,這就增大了數(shù)據(jù)的使用率,能夠更加全面的利用各個影響因素。其次,在有多個影響因素的時候,由于因素之間不一定都是線性關系,這就為預測帶來了困難。而神經(jīng)網(wǎng)絡算法可以忽略這一點,通過已有的歷史數(shù)據(jù)對相關的結果進行預測。

        (作者單位:華北電力大學經(jīng)濟與管理學院)

        參考文獻:

        [1] Saaty T L.The analytical hierarchy process[M].New York:Mc-Graw -Hill,19801.

        [2] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論設計及應用[M].北京:化學工業(yè)出版社,2002.

        [3] 韓慶蘭,梅運先.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的物流配送中心選址問題[J].中國軟科學,2004(6):140-143.

        [4] 莫海熙,郜振華,陳森發(fā).基于AHP和目標規(guī)劃的物流配送中心選址模型[J].公路交通科技,2007(5):150-153.

        [5] Atkinson W.Plants,Sites and Parks[J].Location logistic,2003/2004(30):8.

        [6] Trunick P A.The three most important factors in site selection[J].Transportation & Distribution,2002(43):7-23.

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