港口备件需求预测模型研究

摘要：

港口备件需求预测具有影响因素多、非线性和历史数据较少的特点,给预测带来极大困难,采用适合于解决小样本、非线性和高维问题的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对其进行预测,并针对LS-SVM参数选择的盲目性问题,引入了自适应变异粒子群算法(AMPSO),提出一种基于AMPSO-LSSVM的港口备件需求预测模型,通过对秦皇岛港某型备件的实例分析,验证了该模型的可行性.

关键词：港口备件、需求预测、最小二乘支持向量机、自适应变异粒子群

所属期刊栏目：33

分类号：U691.5;F224(水路运输技术管理)

资助基金：河北省教育厅科学基金重点项目“基于状态预测的港口设备复杂系统健康管理研究”ZH2012021;河北省自然科学基金青年基金“基于第三方隐私保护机制的在线交易模型及其应用研究”G2011203195

在线出版日期：2014-07-14（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：84-87,103