【摘 要】
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本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传
【机 构】
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广西民族师范学院; 武汉大学经济与管理学院; 武汉市武昌区国有资产监督管理办公室;
【基金项目】
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广西民族师范学院服务旅游与商贸产业专业群科研项目(LYYSMKY2016003);广西民族师范学院校级科研项目(2014YB007);广西职业教育教学改革工程项目(GXGZJG2016B061)
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本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)机进行预测,采用最优参数构造SVR模型。以1990-2015年广西货运量为时间序列数据,实验结果表明,以平均绝对误差(MAPE)和均方差比值(MSE)为精度检验标准,GA-SVR比ARIMA和灰色预测具有更优的预测效果。
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