【技术实现步骤摘要】
一种基于改进BP神经网络的超市选址方法
本专利技术涉及地理信息数据处理技术、网络分析、计算机应用领域，尤其涉及的是一种基于改进BP神经网络的超市选址方法。
技术介绍
随着经济的发展，生活水平的提高，人们对美好生活的需要也在不断提高。人们的日常生活离不开衣食住行，而日常生活的必需品一般依靠零售企业，超市更是人们日常购物的场所之一。超市通常面积大，品类众多，价格适宜，服务半径大能够满足消费者一次性购买需求，在满足人们的生活需要中发挥着重要的作用。同时，超市一般投资规模大，投资期长，店址一旦选定很难改变，超市的选址直接影响着投资的效益，关系到超市的进一步发展，选址失误会直接造成重大损失。超市的营业区域、范围对其经营效果有极大的影响。因此，超市的选址需要考虑周全，依据科学的方法进行选址是必要的。超市的选址直接关系到超市经营的战略决策，是贯彻以消费者为中心观点的重要体现，也是影响超市效益的一个决定性因素。选址不合理可能会造成低投资效率、低经济效益，造成社会资源的浪费。如果超市能够科学合理的选址，会大大提高超市的经济效益，使营业...
【技术保护点】
1.一种基于改进BP神经网络的超市选址方法，其特征在于：所述选址方法包括以下步骤：/n1)数据采集和处理：对研究区域的道路信息数据进行采集，将待选址区域的路网数据导入ArcGIS Map软件中，得到该区域的路网分布图，构建道路交通便利程度C的评价模型，设Q＝{k
【技术特征摘要】
1.一种基于改进BP神经网络的超市选址方法，其特征在于：所述选址方法包括以下步骤：
1)数据采集和处理：对研究区域的道路信息数据进行采集，将待选址区域的路网数据导入ArcGISMap软件中，得到该区域的路网分布图，构建道路交通便利程度C的评价模型，设Q＝{k1,k2,...,km}为C的评价指标集合，m为评价指标的个数，设R＝{j1,j2,...,jn}为每一个评价指标k的评价等级的集合，n为评价等级的个数；
2)构造道路交通便利程度C的评判矩阵，C的评价指标集合构造出一个评价矩阵G，每一个评价对象确定了从集合Q到集合R的模糊关系G，
其中，rij表示集合Q中每个评价指标k对于集合R中每个评价等级j的关系度，将其进行归一化处理，使其满足∑rij＝1；
3)确定BP神经网络的输入输出：对选址影响因素进行分析，选取需求因素、成本因素、竞争因素、基础设施因素、交通因素共5个方面6个影响因子作为神经网络的输入变量，6个影响因子分别为：人口数量、人口密度、租金费用、竞争者数量、基础设施数量、交通的便利程度，将这些影响因子作为网络的输入，超市的经营状况的好坏代表着该超市选址的优劣，因此将神经网络的输出确定为超市的经营状况；
4)隐含层层数和神经元数目的确定，结合BP神经网络在选址领域中的应用研究，建立三层BP神经网络结构，即输入层，隐含层和输出层，其中输入层的神经元个数为6，输出层神经元的个数为1，隐含层节点数个数关系到整个BP神经网络的精确度和学习效率，对于三层网络结构的BP神经网络，隐含层节点数其中n为输入节点个数，m为输出节点个数，取1-10之间的自然数，网络的学习速率为α，目标误差为β，训练次数为λ，经过网络训练，确定最终的隐含层节点数为y；
5)采用遗传算法优化BP网络连接权，过程如下；
5.1)染色体编码及种群初始化，确定初始种群规模n，依据确定的网络结构采用实数编码方式对网络的权值进行编码，网络的权值由输入层和隐含层之间的连接权值、隐含层的阈值、隐含层和输出层之间的连接权值、输出层阈值四部分组成，在某一取值范围内随机产生初始种群L＝{X1,X2,...,Xn}，对于一个三层神经网络，任一组完整的网络权重Xi＝(v1i,v2i,v3i,v4i,v5i,v6i,w1i,w2i,...,wyi,b1i,b2i,...,byi)，其中i＝1,2,...,n，染色体的长度为l＝2y+6，v1i,v2i,v3i,v4i,v5...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贵军，李亭，陈驰，陈芳，卢升荣，刘俊，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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