基于神经网络的煤炭企业物流成本预测
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摘要
随着物流科学在我国的兴起和发展，人们对物流成本的关心程度不断提高，降低物流成本已经成为物流管理的一项重要任务。物流成本占煤炭生产成本的比重很大，研究煤炭企业物流成本对提高煤炭企业的经济效益、提高煤炭企业的竞争能力有着非常重要的意义。
本文首先从研究煤炭企业物流系统入手，指出了煤炭企业物流系统的组成、特点、存在的问题及与物流成本之间存在的关系。接着对煤炭企业物流成本进行了分析研究，指出了煤炭企业物流成本的特点、组成以及影响因素，并利用层次分析方法对主要影响因素进行了总体排序，为后文的建模奠定了基础。最后，对煤炭企业物流成本预测进行了详细的研究，这一部分也是本论文的核心部分。重点针对影响煤炭企业物流成本的因素以及煤炭企业物流成本所具有的非线性特点和神经网络在解决复杂非线性系统问题方面所具有的优势，提出了采用BP神经网络来进行物流成本预测的方法。建立了基于BP神经网络的物流成本预测模型并应用具体数据对模型进行了模拟和预测，结果表明该方法预测精度高，是一种实际可行的预测方法。
With the starting and development of the logistics science in our country, people unceasingly to enhance the degree that about logistics cost, to reduce the logistics cost has already become an important task of the enterprise. The logistics cost accounts for a very big part of the coal production cost, to research the logistics cost of coal enterprise has much more important significance to enhance the economic efficiency and the competitive ability of the coal enterprise.
Firstly, this article begins with the research of the coal enterprise logistics system, and points out the composition, the characteristic, the existent questions of the logistics system of the coal enterprise and the relations that between the logistics system and the logistics cost. After that it researches the logistics cost of the coal enterprise, points out the characteristic, the composition as well as the influencing factors of the logistics cost, and use the level analysis method to arrange major influencing factors in line, this step lays the foundation for the modeling. Finally, the core part of this article conducts the detailed research about the forecasting of the logistics cost of the coal enterprise. aiming at the major influencing factor of the logistics cost of coal enterprise as well as the non-linear characteristic of the coal enterprise logistics cost and the superiority that the neural network has in the solution of complex nonlinear system question, propos to use the BP neural network to do the forecasting of the logistics cost, establishs the forecast model of the logistics cost and do simulation and forecasting by frondose dates, the result indicates the precision of this forecast method is high, the convergent rate is quick, is one feasible forecast method.
本文首先从研究煤炭企业物流系统入手，指出了煤炭企业物流系统的组成、特点、存在的问题及与物流成本之间存在的关系。接着对煤炭企业物流成本进行了分析研究，指出了煤炭企业物流成本的特点、组成以及影响因素，并利用层次分析方法对主要影响因素进行了总体排序，为后文的建模奠定了基础。最后，对煤炭企业物流成本预测进行了详细的研究，这一部分也是本论文的核心部分。重点针对影响煤炭企业物流成本的因素以及煤炭企业物流成本所具有的非线性特点和神经网络在解决复杂非线性系统问题方面所具有的优势，提出了采用BP神经网络来进行物流成本预测的方法。建立了基于BP神经网络的物流成本预测模型并应用具体数据对模型进行了模拟和预测，结果表明该方法预测精度高，是一种实际可行的预测方法。
With the starting and development of the logistics science in our country, people unceasingly to enhance the degree that about logistics cost, to reduce the logistics cost has already become an important task of the enterprise. The logistics cost accounts for a very big part of the coal production cost, to research the logistics cost of coal enterprise has much more important significance to enhance the economic efficiency and the competitive ability of the coal enterprise.
Firstly, this article begins with the research of the coal enterprise logistics system, and points out the composition, the characteristic, the existent questions of the logistics system of the coal enterprise and the relations that between the logistics system and the logistics cost. After that it researches the logistics cost of the coal enterprise, points out the characteristic, the composition as well as the influencing factors of the logistics cost, and use the level analysis method to arrange major influencing factors in line, this step lays the foundation for the modeling. Finally, the core part of this article conducts the detailed research about the forecasting of the logistics cost of the coal enterprise. aiming at the major influencing factor of the logistics cost of coal enterprise as well as the non-linear characteristic of the coal enterprise logistics cost and the superiority that the neural network has in the solution of complex nonlinear system question, propos to use the BP neural network to do the forecasting of the logistics cost, establishs the forecast model of the logistics cost and do simulation and forecasting by frondose dates, the result indicates the precision of this forecast method is high, the convergent rate is quick, is one feasible forecast method.
引文
1．吴洪刚．煤炭企业物流管理存在的问题及对策分析[J]．经营管理．2005，12，39-40
2．鲍新中．物流成本管理与控制[M]．电子工业出版社．2006，3-50
3．罗来军．煤炭企业物流管理系统研究[D]．辽宁工程技术大学．2005
4．王刚．煤炭企业物流发展的方向和对策[J]．西部探矿工程．2006，12，341-342
5．周建华．制造业物流成本管理研究[D]．暨南大学 2003
6．段敏民．企业物流成本控制研究[D]．武汉理工大学．2004
7．邓凤祥．现代物流成本管理[M]．经济管理出版社．2003
8．张策．基于ERP理念的煤炭企业物流系统再造研究[D]．山东科技大学．2004
9．黄乐恒．物流及物流成本管理[J]．物流技术．1999．2
10．王建儒．物流成本管理的内涵及实施[J]．商业理论．2005，12
11．冯夕文．企业物流成本形成机理及核算体系构架研究[D]．山东科技大学．2006
12．周启蕾．物流成本的性状及其优化决策[J]．上海海运学院学报．2001．22
13．徐杰．现代物流成本管理和控制[J]．经济管理．2000．9
14．黄福华．现代物流运作管理精要[M]．广州：广东旅游出版社．2002 45-70
15．李伊松，易华．物流成本管理[M]．机械工业出版社．2005，27-50
16．王佐．物流成本到底怎么算—兼论物流成本研究[J]．中国物流与采购．2003年4期
17．李建华．顾穗珊．物流成本及其管理模式的研究[J]．吉林大学社会科学学报．2001第1期
18．焦李成．神经网络系统理论[M]．西安：西安电子科技大学出版社，1990，60-90
19．李会太等．生产企业物流成本的单独集中核算[J]，物流科技，2002(1)
20．汪晓秀．浅谈煤炭企业供应物流新格局的构建[J]．煤炭经济研究．42
21．郭岩．煤炭企业供应物流系统研究[D]．西安科技大学．2004
22．李青娟．谈物流成本的核算改革[J]．会计之友．2004年第1期
23．任向峰．物流成本核算与控制研究[D]．东北林业大学．2005
24．肖胜萍．萧鹏．现代物流管理[M]．北京：中国纺织工业出版社．2003
25．苑希民．神经网络和遗传算法在水科学领域的应用[D]．中国水利水电出版社．2002
26．郑玉胜．基于人工神经网络的灌溉用水量预测研究[D]．武汉大学．2004
27．牛忠远．我国物流需求预测的神经网络模型和实症分析研究[D]．浙江大学．2006
28．魏海坤．神经网络结构设计的理论和方法[M]．北京：国防工业出版社，2005
29．国家物流标准术语．2001．4
30．王金风．煤炭生产物流系统研究[D]．天津大学．2005
31. Joseph L. Mazel, 10Approach to Improving Logistics Costs, Operations, IOMA's Report On Management Logistics, March,2002
32．王亚军．基于神经网络的煤炭自然预测预报技术研究[D]．安徽理工大学．2006
33．柳炳祥，盛昭翰．基于粗神经网络的企业财务危机预警方法[J] 中国工程科学．2002，8
34．高平平．基于神经网络的污水处理水质预测研究[D]．2004
35. Barrentt T. Mission Costing: A New Approach to Logistics Analysis[J],International Journal of Physical Distribution &Materials Management,1982,12
36．杜伟伟．基于人工神经网络的混凝土预测模型[D]．武汉理工大学．2005
37．牛国宏．基于神经网络的交通事故预测[D]．长安大学．2006
38．彭春燕．企业物流成本控制研究[D]．昆明理工大学．2005
39．成耀荣．严宝杰．物流成本计算[J]．交通运输工程学报．2003．3
40．葛文军，邢贞相．改进的BP神经网络在洪水过程预报中的应用[J]．水利科技与经济，2006，3，166-167
41．储成山等．基于遗传算法和BP神经网络的用水量预测[J．]中国农村水利水电，2006，4，36-39
42．陈喜恩，韩顺刚．煤炭企业物资管理中“降成本，增效益”有效途径浅析[J]．煤矿现代化．2004，85～88
43. Total Logistics costs decline as inventory costs spike in 2003[J],inventory management report,2004,2
44. Robin Gooperand & Regin Slagmulder, Strategic Cost Management[J]. Management Accounting,2003
45．张鹏．基于神经网络的预测方法及其在物流系统中的应用研究[D]．武汉理工大学．2002
46．王丽娜．基于神经网络的药业生产质量预测研究[D]．昆明理工大学．2006
47．刘美霞．煤炭企业供应物流现状分析及对策研究[J]．经营管理．2006，6，38-39
48．梁姗姗，周敏．煤炭企业物流模式选择思路研究[J]．试验研究，2007，1，9～12
49．郭一军．基于人工神经网络的水泥强度预测模型研究[D]．昆明理工大学．2005
50．谭跃进等编著．系统工程原理[M]．长沙：国防科技大学出版社，1999
2．鲍新中．物流成本管理与控制[M]．电子工业出版社．2006，3-50
3．罗来军．煤炭企业物流管理系统研究[D]．辽宁工程技术大学．2005
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36．杜伟伟．基于人工神经网络的混凝土预测模型[D]．武汉理工大学．2005
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38．彭春燕．企业物流成本控制研究[D]．昆明理工大学．2005
39．成耀荣．严宝杰．物流成本计算[J]．交通运输工程学报．2003．3
40．葛文军，邢贞相．改进的BP神经网络在洪水过程预报中的应用[J]．水利科技与经济，2006，3，166-167
41．储成山等．基于遗传算法和BP神经网络的用水量预测[J．]中国农村水利水电，2006，4，36-39
42．陈喜恩，韩顺刚．煤炭企业物资管理中“降成本，增效益”有效途径浅析[J]．煤矿现代化．2004，85～88
43. Total Logistics costs decline as inventory costs spike in 2003[J],inventory management report,2004,2
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45．张鹏．基于神经网络的预测方法及其在物流系统中的应用研究[D]．武汉理工大学．2002
46．王丽娜．基于神经网络的药业生产质量预测研究[D]．昆明理工大学．2006
47．刘美霞．煤炭企业供应物流现状分析及对策研究[J]．经营管理．2006，6，38-39
48．梁姗姗，周敏．煤炭企业物流模式选择思路研究[J]．试验研究，2007，1，9～12
49．郭一军．基于人工神经网络的水泥强度预测模型研究[D]．昆明理工大学．2005
50．谭跃进等编著．系统工程原理[M]．长沙：国防科技大学出版社，1999