基于遗传算法优化SVR的区域物流需求预测

摘要：

指出城市物流需求的影响因素多,具有非线性、随机性和样本量有限等特点,因此选择SVR算法处理这类回归问题时具有优势.基于SVR的性能依赖于关键参数选择的特征,利用遗传算法对支持向量回归模型的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数进行寻优,使用优化后的参数建立支持向量回归预测模型.以武汉市为例,对武汉市货运数据进行实证研究,预测结果验证了模型的可行性和有效性.

关键词：物流需求预测、遗传算法、SVR、区域物流

所属期刊栏目：37

分类号：F259.27(物资经济)

在线出版日期：2018-05-11（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：61-64,149