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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]
吕魁
文章采用单位根、协整等方法检验了国内生产总值、工业结构变化、城市化水平与石油需求等变量的时间序列特征,建立了石油需求的长期协整关系和短期向量误差修正模型,并考察了模型样本外的预测能力。结果表明经济增长、重工业化对石油需求有明显的推动作用,而城市化水平正处于影响石油需求的初级阶段。根据研究结论,进一步提出了加强消费引导、促进技术升级、缓解供需矛盾的政策建议。
关键词：
石油需求 单位根检验 协整关系 误差修正
[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。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
汤兆平 孙剑萍 杜相 汤丽
选取1995-2012年A、B两省货运量数据作为基础,建立ARIMA模型对两省物流需求进行分析,并采用Static预测方法对两省2013-2015年的物流需求进行了预测。模型不仅克服了传统的需求预测方法偏重定性分析,耗时耗力的缺点,而且将过去值拟合误差作为重要因素纳入模型,提高了预测精度。研究有助于铁路部门结合两省不同的经济发展状况,制定相应的货运营销策略,为铁路在货运组织改革背景下提升货运竞争力提供理论参考。
关键词：
物流需求 ARIMA模型 预测 N铁路局
[期刊] 物流技术
[作者]
高秀春 徐晶晶 高艳玲
以BP网络模型理论为基础,通过对其进行分析,建立科学、可操作性的港口物流需求预测模型,并用于曹妃甸港吞吐量的预测工作中,最终提出曹妃甸港未来发展现代物流的政策建议。
关键词：
BP模型 港口物流 吞吐量 需求预测
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王新利 赵琨
农产品物流不仅具有一般性物流的共同特点,而且具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为克服单项物流需求预测的局限性及农产品物流数据的不完整性,本文利用神经网络理论,建立基于BP神经网络的农产品物流预测模型,并利用BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点,通过权值的不断修正,使网络的实际输出向量更加接近期望的输出值,从而极大程度提高了物流预测的准确性。经农产品物流预测实例分析,验证了基于BP神经网络模型建立的物流需求预测模型的准确性与科学性。从而印证了人工神经网络在物流领域中的应用具有更加广泛的发展潜力。
关键词：
BP神经网络 农产品物流量 预测
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