人工鱼群算法优化支持向量机的物流需求预测模型研究

发布时间：2017-08-15 08:12

  本文关键词：人工鱼群算法优化支持向量机的物流需求预测模型研究

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【摘要】：物流需求受多种因素的作用,具有时变性和混沌性,针对当前支持向量机的参数优化难题,提出一种改进人工鱼群算浅优化支持向量机的物流需求预测模型.首先对原始物流需求数据进行混沌分析,挖掘出隐藏其中的物流需求变化规律,然后采用支持向量机对物流需求数据进行非线性建模,并采用人工鱼群算法搜索支持向量机的参数,最后利用某地区物流数据与当前经典模型进行性能对比测试.结果表明,模型预测精度.更高,更加客观地反映了物流需求变化特性.
【作者单位】： 武汉设计工程学院;信阳师范学院数学与信息科学学院;
【关键词】： 支持向量机 区域物流需求 参数优化 人工鱼群算法
【基金】：2012年湖北省高校省级教学研究项目(2012458) 2014年华中农业大学楚天学院校级科研项目(K201405) 河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300410199,132400410784) 2015年信阳师范学院青年基金项目
【分类号】：F259.2;TP183
【正文快照】： 1引言随着我国经济的迅速发展,经济全球化成为一种常态,物流系统发展程度成为评价一个国家和地区经济好坏的重要指标W.在一个物流系统中,物流需求的预测技术最为关键,其可以为管理部门进行物流规划提供参考依据,也可以为物流企业制定合理方案提供有价值的指导意见,因此物流需

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本文编号：677094