【摘要】如何准确预测快递业务量,对提升快递业服务的效率和质量非常重要。文章针对此问题提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和支持向量机(SVM)的组合模型,为了提升模型精度对分解后的数据进行了相空间重构,并采用粒子群算法对SVM模型的参数进行优化。仿真结果表明,该模型优于其他两种对比模型,能够以一定的精度预测快递业务量。