基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测

• 作者: 张占福 耿立艳 赵鹏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2558-2560
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.07.042

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张占福	石家庄铁道大学四方学院	24	90	6.0	9.0
2	耿立艳	石家庄铁道大学经济管理学院	43	214	10.0	14.0
3	赵鹏	河北科技师范学院欧美学院	7	75	2.0	7.0