论文研究城市物流效率分析自适应DBN算法研究.pdf

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