Resumen

La predicción logística regional es el paso clave en la planificación logística regional y la racionalización de los recursos logísticos. Dado que la economía regional es el factor inherente y determinante de la demanda logística regional, es factible prever la demanda logística regional investigando indicadores económicos que puedan acelerar el desarrollo armonioso de la industria logística regional y la economía regional. En este documento, se estudia el modelo PSO-RBFNN, una red neuronal de función de base radial (RBFNN) combinada con el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO). El modelo PSO-RBFNN se entrena con datos de indicadores en una región para predecir la demanda logística regional. Y los resultados correspondientes indican la aplicabilidad y ventajas potenciales del modelo.

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Predicción logística; Planificación logística regional; Racionalización de recursos logísticos; Economía regional; Indicadores económicos; Modelo PSO-RBFNN
• Keywords:Logistics prediction; Regional logistics planning; Logistics resources rationalization; Regional economy; Economic indicators; PSO-RBFNN model