文献类型：期刊文章

作　　者：耿立艳[1] 赵鹏[2] 张占福[3]

机构地区：[1]石家庄铁道大学经济管理学院,石家庄050043 [2]河北科技师范学院欧美学院,河北秦皇岛066004 [3]石家庄铁道大学四方学院,石家庄051132

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：河北省社会科学基金资助项目(HB12YJ035);国家软科学研究计划资助项目(2010GXQ5D320);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJC790048)

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：7

起止页码：2558-2560

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。

关 键 词：物流需求预测 最小二乘支持向量机 二阶振荡微粒群算法  

分 类 号：TP391]