基于支持向量回归机的区域物流需求预测模型及其应用

被引：13

作者：

黄虎 ^{[1
]}

蒋葛夫 ^{[1
]}

严余松 ^{[2
]}

廖百胜 ^{[3
]}

夏国恩 ^{[4
]}

机构：

[1] 西南交通大学物流学院

[2] 四川师范大学

[3] 西南科技大学土木工程与建筑学院

[4] 西南交通大学经济管理学院

来源：

计算机应用研究 | 2008年 / 09期

关键词：

区域物流需求; 支持向量回归机; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F252 [物资流通]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

为了提高区域物流需求预测的能力,从区域经济等影响因素指标与区域物流需求之间的内在关系的角度,应用基于结构风险最小化准则的支持向量回归机(SVR)方法,建立"影响因素—区域物流需求"SVR预测模型来研究预测区域物流需求问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,对上海市物流需求量进行预测,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。

引用

页码：2738 / 2740

页数：3

共 9 条

[1]

支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,

[2] 预测物流需求的一元线性回归分析法 [J].