典型文献
基于BiLG-A-CNN的冷链配送公司评价模型
文献摘要：
随着互联网技术的发展,网上购物成为一种大众消费项目,促生了冷链物流产业的大力发展,然而,冷链配送公司良莠不齐.为了便于贵州生鲜电商人员选择最优的冷链配送公司,选取了贵州省500家冷链配送公司作为研究对象,并选取占地面积、月行驶里程、机构设置等18个指标作为评价指标,构建了基于贵州省的冷链配送公司评价模型.首先,模型使用平行的双向长短期记忆(BiLSTM)网络和双向门控循环单元(BiGRU)网络同时记忆短和长的时序特征;然后,模型通过注意力机制(Attention)为不同的特征分配不同的关注度;最后,模型通过卷积神经网络(CNN)提取局部特征和降维.通过多组对比实验可以发现,所建模型的准确(Accuracy)、精确(Precision)、召回(Recall)以及F1分数(F1-score)值分别达到97.75％、98.01％、97.54％以及98.12％,这一结果远高于对比模型.
文献关键词：
冷链配送公司;双向长短期记忆;双向门控循环单元;注意力机制;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
孙新杰;潘水凡;孙国营
作者机构：
六盘水师范学院计算机科学学院,贵州六盘水553004
文献出处：
引用格式：
[1]孙新杰;潘水凡;孙国营-.基于BiLG-A-CNN的冷链配送公司评价模型)[J].六盘水师范学院学报,2022(04):98-105
A类：
BiLG,冷链配送公司
B类：
网上购物,大众消费,促生,冷链物流,物流产业,良莠不齐,生鲜电商,商人,占地面积,行驶里程,机构设置,模型使用,双向长短期记忆,BiLSTM,双向门控循环单元,BiGRU,时序特征,注意力机制,Attention,局部特征,Accuracy,Precision,召回,Recall,score,对比模型
AB值：
0.240767
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