城市物流效率分析自适应DBN算法研究

来源：计算机工程与应用杂志2017年第12期北京时间：

作者：李 楠

单位：1.中国（西安）丝绸之路研究院，西安 710100；2.西安财经学院 管理学院，西安 710100

摘要：深入研究了城市物流效率分析的研究现状，结合深度学习相关理论，针对具体问题构建三隐层连续型深度信念网络（DBN），对网络知识集进行了定义，提出了自适应DBN算法，分析了算法的收敛性。利用Iris数据集和Wine数据集验证了网络及算法的模式分类能力，分类精度高于双隐层深度信念网络与深度误差反向传播网络。根据新丝绸之路经济带沿线城市物流特点，以物流效率为评估目标，选取4个维度的13项指标建立评价指标体系，以20个核心节点城市为研究对象，利用自适应DBN算法和社会网络分析法（SNA）进行聚类分析，结果表明自适应DBN算法相对更为合理有效。研究结果为确定新丝绸之路经济带沿线城市物流发展策略、促进国内物流业未来的协作与发展奠定了研究基础。

关键词：深度学习,深度信念网络,物流效率,自适应,聚类