关于偏远地区物流货运量精准预测仿真

摘要：

对偏远地区物流货运量的预测,能够有效提高偏远地区的物流配送效率.物流货运量的预测,需要根据物流选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,完成物流货运量的预测.传统方法将货运量原始序列作导数生成,并用上述序列建立预测模型,但忽略了获取样本数据集,导致预测精度偏低.提出基于灰色关联度和支持向量机的偏远地区货运量精准预测方法,通过确定影响货运量预测精准度的因素,计算货运量参考序列与比较序列对应值之间的差值,得到货运量与影响指标之间的关系,实现影响因素与偏远地区货运量之间的关联度计算,根据选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,并以过去样本数据为训练集,提高预测的准确性,建立偏远地区货运量预测模型,实现偏远地区货运量精准预测.实验结果表明,所提预测方法的预测结果与实际结果较为接近,预测误差较小.

关键词：偏远地区、货运量、精准预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：五邑大学青年基金2014sk08

在线出版日期：2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：397-400