区域物流需求建模与预测仿真

摘要：

研究区域物流需求预测优化问题,区域物流需求与经济结构和资源分布相关,因此存在较强的非线性,属于一种小样本、非线性数据结构.传统线性、大样本预测方法无法进行准确预测,预测精度比较低.为提高了区域物流需求预测精度,提出一种支持向量机物流需求预测方法.首先采用多元回归分析法选择区域物流需求的影响因子,然后将输入样本输入到支持向量机学习,并通过蚁群法对支持向量机参数进行优化,最后建立区域物流需求与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用上海市1978 -2003年物流需求量对模型性能进行测试,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,支持向量机提高了区域物流需求的预测精度,在区域需要预测中具有广泛的应用前景.

关键词：支持向量机、蚁群算法、影响因子、区域需求

分类号：F183

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：351-354,393