计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
9期
246-249
,共4页
物流需求%支持向量机%粒子群算法%农产品物流
物流需求%支持嚮量機%粒子群算法%農產品物流
물류수구%지지향량궤%입자군산법%농산품물류
研究物流需求预测问题,影响物流需求因素过多且复杂,与经济消费和价格变化相关,是一种高度非线性关系,传统预测方法采用简单的数学模型进行预测,预测精度比较低,物流需求预测复杂的非线性问题已经成了物流界研究的重点.为了提高物流需求的预测精度,提出一种支持向量机的物流需求预测方法.通过采用支持向量机的非线性能力对历史物流需求量进行学习,通过粒子群算法获得模型最优参数,对将来物流需求进行预测.采用农产品物流需求数据对模型性能进行测试,测试结果表明,支持向量机提高了物流需求预测精度,对物流管理着着重要的现实意义,为预测提供了有效的方法.
研究物流需求預測問題,影響物流需求因素過多且複雜,與經濟消費和價格變化相關,是一種高度非線性關繫,傳統預測方法採用簡單的數學模型進行預測,預測精度比較低,物流需求預測複雜的非線性問題已經成瞭物流界研究的重點.為瞭提高物流需求的預測精度,提齣一種支持嚮量機的物流需求預測方法.通過採用支持嚮量機的非線性能力對歷史物流需求量進行學習,通過粒子群算法穫得模型最優參數,對將來物流需求進行預測.採用農產品物流需求數據對模型性能進行測試,測試結果錶明,支持嚮量機提高瞭物流需求預測精度,對物流管理著著重要的現實意義,為預測提供瞭有效的方法.
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