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[期刊] 现代管理科学
[作者]
吕淑丽
文章利用支持向量机的非线性能力对历史物流需求量进行学习,获得模型最优参数,对将来物流需求进行预测。文章调研了焦作市历年的城市物流需求数据对模型性能进行测试,测试结果表明,支持向量机针对城市物流需求预测精度较高,为城市物流需求预测提供了有效的方法。
关键词：
物流需求 支持向量机 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 丁璐璐
将最小二乘支持向量机(LSSVM)与灰色关联分析方法结合,提出一种基于灰色关联分析的最小二乘支持向量机物流需求预测方法。该方法采用灰色关联分析选取影响物流需求的主要因素,再将选取出的主要影响因素作为LSSVM输入变量,利用LSSVM的非线性映射优势预测物流需求量。对我国物流需求的实证研究表明,灰色关联分析能够有效选择LSSVM输入变量,基于灰色关联分析的LSSVM模型较单一LSSVM具有更高的物流需求预测精度。
[期刊] 经济地理
[作者]
李志龙 陈志钢 覃智勇
针对旅游预测中常存在旅游因子难以确定、样本容量小等特点,探讨了一种新的预测方法——支持向量机回归算法(SVR)在旅游需求时间序列预测中的应用。以2004年1月至2007年4月的中国入境旅游人数月度数据为样本,建立了入境旅游需求预测的SVR模型。通过对模型的检验并与神经网络模型(BPNN)的比较,其结果表明SVR模型更优于BPNN模型。
[期刊] 工业工程
[作者]
钟映竑 黄鑫
选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有:增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标(噪声),导致在实际应用中,大多数预测方法的预测精度不高,难以保证有效性。针对这类物流预测问题,本文根据粗糙集属性约简中基于差别矩阵的算法,剔除冗余指标,基于约简的属性,改进了单一的SVM预测模型,并用遗传算法优化了SVM模型的输入参数,获得了较高的预测精度。本文给出了该方法的具体步骤,并用实际数据预测了广东省的货运总量,验证了该方法的有效性。
关键词：
物流需求预测 粗糙集属性约简 支持向量机
[期刊] 物流技术
[作者]
刘文博
针对应急物资需求量的预测问题，提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中，各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正，从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔庆安
能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而后采用主成分分析来降低预测模型输入因子的维度,并将上年度能源需求的历史数据作为时序变量反馈引入模型,再利用支持向量机在小样本条件下建立能源需求的预测模型。对1997~2011年能源需求预测的实证研究表明,所提方法的拟合与预测性能均优于现有方法,说明了方法的有效性与优势。
关键词：
能源需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 工业工程
[作者]
殷旅江 杨立君 何波
综合分析了影响汽柴油消费需求的关键因素,并针对其具有自相关性、复杂性、数据量大等特点,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,形成新的样本集。对支持向量机预测模型进行改进,在其基础之上引入时序动态因子,将上年的汽柴油需求历史数据作为时序反馈因子引入模型,从而形成新的动态反馈拟合模型,建立相应的需求预测模型。对1996~2012年的汽柴油需求预测进行实例研究,并将本文中所提方法的预测结果与灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型进行对比分析。结果表明本文中的主成分分析与改进支持向量机预测方法相对于GM(1,1)模型其预测误差均值分别降低了72.7%和74.86%,相对于BP神经网络其预测误差均值...
关键词：
汽柴油需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖健华
人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性。也正因为预测的复杂性,使得
[期刊] 物流技术
[作者]
高文海
以回归预测、灰色理论预测和简单组合预测3种预测方法为基础,引入三种预测相结合的组合预测模型,并以浙江省农副产品出口贸易的物流需求为例,对我国区域物流需求的发展进行预测。实证结果表明,浙江省农副产品的贸易具有强劲的增势,其物流需求具有很大的市场空间。
关键词：
组合预测模型 物流需求 需求预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
纪爱兵,孙建平,庞佳宏
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王雪妮 郝舒哲 常建波 邓显羽
气象干旱制约着区域农业生产活动，通过监测预报、提前部署可有效降低其带来的危害。基于“先分解，后重构”思想，将自适应噪声完备经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，构建CEEMDAN-GWO-SVM组合机器学习模型。以山西省1956-2007年逐月自适应帕默尔干旱指数(self-calibrated palmer drought severity index, scPDSI)为训练集，以2008-2020年逐月scPDSI值为测试集。采用scPDSI预测值与实际值之间的均方误差、平均绝对误差及决定系数作为评价指标，对该模型的预测效果进行了评价，并比较了该模型与常用的GWO-SVM和随机森林模型预测结果。结果表明：相较于两种常用机器学习模型，基于CEEMDAN-GWO-SVM模型预测得到的均方根误差可分别降低7.6%和19.5%，平均绝对误差分别降低19.9%和27.4%，决定系数则分别提高5.6%和20.3%，预测的干旱等级和实际情况接近。CEEMDAN-GWO-SVM模型预测精度优于GWO-SVM模型和随机森林模型，在气象干旱预测中具有较好的适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新臣 吴仰儒
汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
施燕杰
本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究。结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果。
关键词：
支持向量机 建模 预测 股票市场
[期刊] 物流技术
[作者]
高洪波 杨建强
基于多变量灰色模型算法,以物流需求预测为目标,研究探讨了物流需求预测的多变量灰色模型GM(1,n)的构建思路与方法,并通过具体的算例,构建了一个物流需求GM(1,3)模型,给出了该模型的构建步骤和过程,通过残差检验和分析得出,该模型对物流需求预测有着较好的可行性和实用性,且使用该模型预测时所需原始样本数据量小,预测精度较高,无论是对物流需求的宏观长期预测,还是对微观短期的物流需求预测都具有一定的适用性。
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