10.3969/j.issn.1007-7375.2015.02.005
基于粗糙集和支持向量机理论的物流需求预测研究
选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义. 常见的物流预测方法有:增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标(噪声),导致在实际应用中,大多数预测方法的预测精度不高,难以保证有效性. 针对这类物流预测问题,本文根据粗糙集属性约简中基于差别矩阵的算法,剔除冗余指标,基于约简的属性,改进了单一的SVM预测模型,并用遗传算法优化了SVM模型的输入参数,获得了较高的预测精度. 本文给出了该方法的具体步骤,并用实际数据预测了广东省的货运总量,验证了该方法的有效性.
物流需求预测、粗糙集属性约简、支持向量机
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F201(国民经济管理)
教育部人文社科规划资助项目12YJA630199
2015-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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