10.3969/j.issn.1672-058X.2012.09.013
基于SVM和神经网络组合预测模型物流需求预测
物流需求的定量数据是区域物流发展政策和规划的重要依据，影响物流需求的因素很多，传统的预测方法无法全面考虑各种因素，预测精度较低。为了提高物流需求预测的精度，采用组合预测的方法，建立一种基于支持向量机和神经网络的组合模型。首先采用支持向量机进行预测得到预测基本数据，然后通过BP神经网络进行残差修正，通过算例仿真分析，结果表明组合预测模型具有更高的精度，是一种有效的预测方法，为物流需求预测提供了新的思路。
物流需求、支持向量机、神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金71171002;安徽省自然科学基金11040606M24
2012-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
61-64,69
