基于BP神经网络和SVM的外贸集装箱量组合预测模型研究

发布时间：2017-10-02 19:32

本文关键词：基于BP神经网络和SVM的外贸集装箱量组合预测模型研究

【摘要】：运用灰色关联分析法建立一套外贸集装箱总量影响因素指标,以此进行预测分析。为了解决传统预测模型预测精度低和难以全面考虑所有影响因素等问题,提出一种基于BP神经网络与支持向量机组合的预测模型。实例证明,该组合预测模型具有更高的预测精度。
【作者单位】：浙江万里学院;
【关键词】： 现代物流 集装箱量预测 BP神经网络 支持向量机
【基金】：浙江省自然科学基金项目(编号:LY16G020012)
【分类号】：F752.6;F259.2;TP183
【正文快照】： 0引言集装箱量预测是集装箱系统研究和装箱运输系统研究的基本前提。预测集装箱量的研究主要针对集装箱量预测影响因素以及集装箱量预测模型。研究中一般采用的影响因素主要集中于经济因素和非经济因素。经济因素选择的多为宏观经济指标,非经济因素选择的多为与集装箱适箱货物

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