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基于SVR残差修正自回归模型的区域物流需求预测
被引:2
作者
:
骆达荣
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
五邑大学经济管理学院
广东工业大学管理学院
五邑大学经济管理学院
骆达荣
[
1
,
2
]
机构
:
[1]
五邑大学经济管理学院
[2]
广东工业大学管理学院
来源
:
物流技术
|
2013年
/ 32卷
/ 13期
基金
:
广东省自然科学基金;
关键词
:
区域经济;
物流需求;
需求预测;
支持向量回归;
残差自回归;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
F224 [经济数学方法];
F259.27 [地方物资经济];
F542 [中国陆路、公路运输经济];
学科分类号
:
0701 ;
070104 ;
摘要
:
物流需求预测的效率和精度直接影响物流系统的有效规划、管理,考虑到大多区域经济变量具有非线性与波动性的特征,传统的线性建模和预测技术难以适应物流需求预测的精度要求。因此,提出基于SVR残差修正自回归的区域物流需求预测模型。首先采用残差自回归模型拟合序列的线性部分;然后对拟合后的残差序列采用SVR方法再次提取其非线性信息,从而提高模型的预测精度;最后以广东省公路货运量的预测为例说明模型的有效性。为满足社会物流需求,有效地进行物流规划、管理,提供了良好的决策支持。
引用
收藏
页码:196 / 198+248 +248
页数:4
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