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摘要
为帮助冷链食品生产企业快速选择最佳冷链物流服务商,在传统BP神经网络基础上融合粗糙集和粒子群算法,构建了粗糙PSO-BP神经网络模型。该模型利用粗糙集剔除原始数据中的冗余信息,使输入指标更加精简;采用粒子群算法代替梯度下降法对神经网络权重进行训练,使输出结果不易陷入局部极小值,增强网络泛化能力。通过算例验证该模型的有效性和可行性。结果表明,该模型在提高运算速度的同时,预测误差为BP神经网络模型的40.94%,预测结果更加准确可靠,为冷链食品生产企业快速选择最佳冷链物流服务商提供一种新的方法指导。
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单位经济管理学院; 燕山大学
