基于改进支持向量回归机的煤炭物流成本预测

发布时间：2018-05-16 06:08

  本文选题：煤炭物流 + 鸡群算法　； 参考：《广西大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：煤炭物流成本控制的必要条件就是对其成本进行预测,这样才能对煤炭物流成本进行科学合理地控制。本文提出一种鸡群算法(CSO)和支持向量回归机(SVR)结合模型,即CSO-SVR煤炭物流成本预测模型。模型利用CSO算法对SVR进行参数优化,优化后的支持向量回归机模型进行煤炭物流成本预测。通过CSOSVR模型对已有煤炭物流成本数据预测仿真。模拟结果显示,从煤炭物流成本预测精度角度出发,CSO-SVR模型预测结果优于GA-SVR、SVR、BPNN等算法。
[Abstract]:The necessary condition of coal logistics cost control is to predict its cost so as to control the coal logistics cost scientifically and reasonably. This paper presents a combined model of chicken swarm algorithm (CSO) and support vector regression (SVR), that is, CSO-SVR coal logistics cost forecasting model. The CSO algorithm is used to optimize the parameters of SVR, and the optimized support vector regression model is used to predict the cost of coal logistics. The CSOSVR model is used to predict the existing coal logistics cost data. The simulation results show that the CSO-SVR model is superior to the GA-SVR SVRN BPNN algorithm in predicting the cost of coal logistics.
【作者单位】： 河北工程大学土木工程学院;河北工程大学矿业与测绘工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51378169) 河北省高校百名优秀创新人才计划项目(BR-206)
【分类号】：F252;F406.7;F426.21

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