果蝇优化最小二乘支持向量机混合预测模型——以我国物流需求量预测为例

被引：16

作者：

李泓泽

郭森

李春杰

机构：

[1] 华北电力大学经济与管理学院

来源：

经济数学 | 2012年 / 29卷 / 03期

关键词：

果蝇优化算法; 最小二乘支持向量机; 预测模型; 物流需求量;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F259.2 [中国];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

为解决最小二乘支持向量机参数设置的盲目性,利用果蝇优化算法对其参数进行优化选择,进而构建了果蝇优化最小二乘支持向量机混合预测模型.以我国物流需求量预测为例,验证了该模型的可行性和有效性.实例验证结果表明:与单一最小二乘支持向量机和模拟退火算法优化最小二乘支持向量机预测模型相比,该模型不仅能够有效选择参数值,而且预测精度更高.

引用

收藏

页码：103 / 106

页数：4

相关论文

共 9 条

[1] 基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测 [J].

李文莉 ;

李郁侠 .

计算机应用, 2012, 32 (04) :1188-1190

[2] 基于RFID技术和FOA-GRNN理论的高速公路道路关闭交通事件对车辆影响的判断模型 [J].

史东亚 ;

陆键 ;

陆林军 .

武汉理工大学学报, 2012, 34 (03) :63-68

[3] 基于果蝇优化算法的模拟滤波器设计 [J].

肖正安 .

湖北第二师范学院学报, 2012, 29 (02) :26-29

[4] 应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估 [J].

潘文超 .

太原理工大学学报(社会科学版), 2011, (04) :1-5

[5] 灰色-马尔柯夫链预测优化模型——以江苏省物流需求预测为例 [J].

何有世 ;

李明辉 .

经济数学, 2011, 28 (03) :97-101

[6] 遗传最小二乘支持向量机法预测时用水量 [J].

陈磊 .

浙江大学学报(工学版), 2011, 45 (06) :1100-1103

[7] 基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机 [J].

徐勇 ;

张广辉 ;

钱锋 .

华东理工大学学报(自然科学版), 2008, (05) :729-733

[8] 支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究 [J].

阎威武 ;

邵惠鹤 .

控制与决策, 2003, (03) :358-360

[9] Modelling of a new solar air heater through least-squares support vector machines [J].

Esen, Hikmet ;

Ozgen, Filiz ;

Esen, Mehmet ;

Sengur, Abdulkadir .

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2009, 36 (07) :10673-10682