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基于湖北省产业经济结构条件下的域内货运量预测作者：丁涛郭琦王克强王丽铮金雁来源：《物流技术》2018年第01期[摘要]主要研究了区域经济发展、产业结构与货运量预测之间的关系。
首先宏观介绍湖北省2002-2016年经济发展及产业结构情况，然后建立基于主成分分析法的RBF神经网络模型，将经济发展及产业结构各项指标降维后作为RBF神经网络的输入端，将预测货运量作为输出端，以此模型进行产业经济结构条件下的货运量预测，最后，深度分析了产业经济发展对货运量的影响。
[关键词]经济发展；产业结构；主成分分析；RBF神经网络；湖北省[中图分类号]F259.27；F224.0 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2018）01-0046-041 引言货运量是货物出行交通量的派生需求，不仅与最终产品的重量或体积相关，还与中间产品生产和销售的组织、运输方式的选择以及运输组织效率等多种因素有关，而区域经济发展水平与最终产品的产品结构、中间产品的生产和销售组织、运输组织效率等因素有着密切的关系。
因此，区域经济发展与域内货运量密切相关。
2 湖北省经济发展及产业结构湖北省位于长江中游，东临安徽，南接江西、湖南，西连重庆，西北与陕西接壤，北与河南毗邻，地理位置优越，交通条件便利。
省会武汉历来被称为“九省通衢”之地，是中国内陆最大的水陆空交通枢纽，是中国经济地理的“心脏”，具有承东启西、沟通南北、维系四方的作用，是中国四大综合枢纽之一，也是“长江经济带战略”和“一带一路战略”重要节点城市。
湖北省是我国中部、长江中游最重要的省份之一，经济发达，交通便利，具有较强的经济辐射力和凝聚力。
2002-2016年湖北省货运量、经济发展相关历史数据见表1。
由表1可以看出，近15年湖北省各项数据均呈现增长趋势，经济增长速度稳定，增长活力趋于增强，湖北省GDP十五年内增长约6.7倍，全国增长5.2倍，而人口数量从2002年的5 672万人增长到2016年5 885万人，增长3.80-/0，远低于同期全国人口增速，人均GDP位于前列。
基于神经网络的货车配载优化算法研究随着物流行业的不断发展，货车配载优化问题成为了一个备受关注的研究领域。
货车配载优化问题简单来说就是如何将不同的货物分配到不同的车辆中，以达到最优的运输效益。
然而，该问题往往涉及到一系列的约束条件，如容量限制、时间窗口约束以及道路通行限制等，这使得该问题变得十分复杂，难以通过传统的方法来求解。
因此，基于神经网络的货车配载优化算法在近年来备受研究者的关注。
神经网络作为一种模拟人类神经系统的计算模型，已经成功地应用于多个领域。
在货车配载优化问题中，神经网络被用来建立一种优化模型，以求解该问题中的最优解。
该模型的基本思路是将货物与车辆作为节点，通过构建相应的神经网络，来实现货车的最优配载。
具体地说，该模型可以分为两个部分：一个是神经网络的构建和训练，另一个是最优解的求解。
在神经网络的构建部分，需要根据问题的特征和约束条件建立适当的网络结构，并通过大量的数据进行训练，使其能够有效地预测最优解。
在求解最优解的过程中，则需要将实际的配载问题转化为神经网络能够处理的形式，并通过神经网络的预测结果进行最优解的求解。
在实际应用中，该模型具有多个优点。
首先，神经网络能够对问题进行高效的预测和求解，使得该算法具有较高的速度和准确性。
其次，神经网络能够适应复杂的约束条件和变化的环境，可以帮助物流企业更好地满足客户需求和应对市场竞争。
此外，在需求量大、物品种类多等复杂场景下，使用神经网络进行配载优化可以有效提高物流企业的运输效率和降低运输成本，提高竞争力。
总的来说，基于神经网络的货车配载优化算法是一种十分有前途的解决方案，能够有效解决传统方法无法解决的配载问题。
然而，在实际应用中，该算法的成功与否还需要考虑多种因素，如数据量、模型精度、算法效率等。
因此，在企业应用中，需要根据实际情况进行灵活调整，以达到最佳的效果。
