物流信息管理系统 java源代码

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通过对IEEE-30节点系统的仿真计算表明，本文建立的动态无功优化模型是简单有效的，具有良好的实用价值。同时，算例也表明免疫粒子群算法能够及时跳出局部最优得到全局最优解，而且收敛速度快，精度高，它保证了动态无功优化在每个时段基本都能收敛到全局最优解，提高了动态无功优化的收敛精度和速度。

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神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标

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