基于灰关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测

被引：5

作者：

耿立艳 ^{[1
]}

丁璐璐 ^{[2
]}

机构：

[1] 石家庄铁道大学经济管理学院

[2] 哈尔滨理工大学马克思主义学院

来源：

物流技术 | 2013年 / 32卷 / 19期

基金：

国家软科学研究计划;

关键词：

物流需求预测; 最小二乘支持向量机; 灰关联分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F252 [物资流通];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。

引用

页码：130 / 132+135 +135

页数：4

共 10 条

[1] 基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究 [J].