您的位置: turnitin查重官网> 会计 >> 成本会计 >基于成本动因BP神经网络铁路物流货运成本预测

基于成本动因BP神经网络铁路物流货运成本预测

收藏本文 2024-01-31 点赞:12311 浏览:48452 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:铁路货物运输是铁路运输的重要组成部分,合理的制约货运成本可以有效地降低铁路运输总成本,而加强货运成本管理的重要前提就是准确及时地进行货运成本预测。选择合理的预测策略,可以提前为铁路运输企业提供有效的成本信息,为企业应对复杂多变的市场环境提供保障。成本预测策略很多,但并不是所有预测策略都符合铁路运输成本的特点,适合我国铁路运输的实际情况。本论文通过比较不同预测策略得到的铁路货运成本预测结果,确定一个符合铁路运输成本特点的预测策略。通过浅析我国铁路运输成本的构成及影响因素可以得出,在铁路运输成本支出中间接成本占较大比重,而且运输成本数据具有较强的非线性,在对运输成本进行预测之前,既要选择恰当的间接费用分配指标合理地分配客货运成本,又要充分考虑铁路运输成本预测自身特性。基于以上两点考虑,选择作业成本法和BP神经网络相结合的策略对铁路货运成本进行预测。首先,以作业角度出发,利用成本动因论述,选取对货运成本影响较大的成本动因作为分配间接成本的指标,并结合定性浅析和定量浅析利用聚类浅析法合并成本动因,再利用BP神经网络很强的学习能力、容错能力以及非线性映射能力,解决运输成本样本采集不精确和成本数据呈非线性联系的不足。以所选成本动因为输入变量,在MATLAB软件中反复进行信号的正向传播和误差的反向传播历程,不断学习训练,存储学习结果,获得预测结果。并将结果与灰色系统预测策略所得的预测结果进行比较。最后以某铁路运输企业货运成本预测为例,分别用成本动因BP神经网络预测策略和灰色系统预测策略进行预测,并浅析。结果表明,通过作业成本法选择成本动因,然后利用BP神经网络模型进行成本预测的策略比灰色系统预测法更适合用于国铁路货运成本预测。关键词:铁路运输成本论文货运成本预测论文作业成本法论文成本动因论文BP神经网络论文

    致谢5-6

    中文摘要6-7

    ABSTRACT7-8

    目录8-10

    1 绪论10-17

    1.1 探讨背景及作用10-12

    1.1.1 铁路物流近况探讨10-11

    1.1.2 铁路物流系统对铁路货运要求11-12

    1.1.3 铁路物流货运成本探讨作用12

    1.2 国内外探讨近况12-15

    1.2.1 国内探讨近况12-15

    1.2.2 国外探讨近况15

    1.3 探讨内容及论文框架15-17

    2 铁路运输成本浅析17-31

    2.1 铁路运输成本的分类构成17-25

    2.1.1 铁路运输成本的概念17-18

    2.1.2 铁路运输成本的分类18-25

    2.2 铁路运输成本的影响因素25-31

    2.2.1 运输特点对铁路运输成本的影响26-28

    2.2.2 货物特点对铁路运输成本的影响28-29

    2.2.3 运输组织方式对铁路运输成本的影响29

    2.2.4 市场及其他因素对铁路运输成本的影响29-31

    3 铁路货运成本动因探讨31-48

    3.1 铁路运输作业成本法31-35

    3.1.1 铁路运输作业成本法相关概念31-33

    3.1.2 铁路运输作业成本法原理33-34

    3.1.3 铁路运输作业成本法的运用34-35

    3.2 铁路货运成本动因选择浅析35-40

    3.2.1 铁路货运作业浅析35-36

    3.2.2 铁路货运成本动因选择原则36-38

    3.2.3 铁路货运成本动因选择38-39

    3.2.4 铁路货运作业成本模型39-40

    3.3 铁路货运成本动因合并浅析40-48

    3.3.1 成本动因合并定性探讨40-41

    3.3.2 成本动因合并定量探讨41-43

    3.3.3 成本动因聚类浅析模型43-44

    3.3.4 成本动因合并44-48

    4 铁路货运成本预测探讨48-69

    4.1 铁路货运成本预测策略48-49

    4.2 基于成本动因BP神经网络的铁路货运成本预测49-59

    4.2.1 成本动因BP神经网络预测步骤49-50

    4.2.2 BP神经网络原理50-53

    4.2.3 货运成本预测的BP神经网络模型53-59

    4.3 案例浅析59-63

    4.4 基于灰色预测模型的铁路货运成本预测63-67

    4.4.1 灰色系统预测原理63-65

    4.4.2 案例浅析65-67

    4.5 预测结果浅析67-69

    5 结论与展望69-71

copyright 2003-2024 Copyright©2020 Powered by 网络信息技术有限公司 备案号: 粤2017400971号