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基于GA-SVM的物流园区物流需求预测及分析
被引量：
2
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摘要
文章基于支持向量机模型对物流园区物流需求进行预测,相较于传统的网格式搜索对支持向量机参数寻优,使用遗传算法对支持向量机参数寻优,能在实数集内连续地寻找最优参数组合,构建出GA-SVM物流需求预测模型。并通过成都市实例验证了GA-SVM预测模型的有效性。
作者
孙逊
机构地区
中铁第四勘察设计院集团有限公司
出处
《中国市场》
2017年第15期252-253,295,共3页
China Market
关键词
物流需求
预测
支持向量机
遗传算法
分类号
F259.27 [经济管理—国民经济]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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陈善学,杨政,朱江,李方伟.
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方威,肖衡,任湘郴.
基于线性回归模型的物流需求预测分析[J]
.生产力研究,2009(12):94-95.
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初良勇,田质广,谢新连.
组合预测模型在物流需求预测中的应用[J]
.大连海事大学学报,2004,30(4):43-46.
被引量：59
3
后锐,张毕西.
基于MLP神经网络的区域物流需求预测方法及其应用[J]
.系统工程理论与实践,2005,25(12):43-47.
被引量：86
4
陈秀真,郑庆华,管晓宏,林晨光.
层次化网络安全威胁态势量化评估方法[J]
.软件学报,2006,17(4):885-897.
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5
任伟,蒋兴浩,孙锬锋.
基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法[J]
.计算机工程与应用,2006,42(31):136-138.
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张翔,胡昌振,刘胜航,唐成华.
基于支持向量机的网络攻击态势预测技术研究[J]
.计算机工程,2007,33(11):10-12.
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庞明宝,常振华,刘娟.
基于非线性支持向量机区域物流量预测[J]
.物流科技,2007,30(9):20-23.
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刘建伟,禹海霞.
基于发展循环经济的现代物流业的构建[J]
.生产力研究,2007(13):94-95.
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李存斌,王恪铖.
A new grey forecasting model based on BP neural network and Markov chain[J]
.Journal of Central South University of Technology,2007,14(5):713-718.
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10
孙建丰,向小东.
基于灰色线性回归组合模型的物流需求预测研究[J]
.工业技术经济,2007,26(10):146-148.
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巩振全.
基于多方法组合的假日物流需求估计模型研究[J]
.泰山学院学报,2013,35(6):73-77.
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郑婷,彭剑楠（摄）.
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.绿色中国,2010(1):51-53.
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马垚,孟全省.
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.林业经济,2010(1):60-63.
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邓红星,范英.
物流需求量灰色马尔科夫模型预测[J]
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赵庆波,安立仁.
陕西省物流需求分析与预测——基于等维递补灰色预测模型[J]
.未来与发展,2011,32(8):113-117.
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刘丽艳,张启波.
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.科技创新导报,2011,8(25):148-149.
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黄宁.
广西北部湾经济区物流需求预测分析[J]
.企业科技与发展,2012(5):4-7.
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贺兴东.
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.综合运输,2012,34(10):27-32.
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陆琳,阮舟一龙.
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练金.
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杨晶晶,张兆同.
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.物流工程与管理,2013,35(1):54-56.
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.商业时代,2013(13):26-27.
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王小丽.
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.统计与决策,2013,29(14):86-87.
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.物流技术,2014,33(6):244-245.
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李勇.
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.湖南城市学院学报（自然科学版）,2016,25(1):114-115.
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高爱霞,满广富,姚兴华.
基于主成分回归的区域物流发展预测模型构建与实证分析——以泰安市为例[J]
.山东工会论坛,2018,24(2):68-76.
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汪勇,廖倩茹,艾学轶,蒲秋梅.
基于Markov-BP神经网络的武汉市物流需求预测[J]
.物流技术,2023,42(9):24-27.
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王波,魏乐琴,陈金雄,蔡尚斌,张立中,边舫.
Prediction of the Logistics Demand Based on an Innovative Mixed Model: an Empirical Case from Nanping City,China[J]
.Journal of Donghua University(English Edition),2019,36(5):498-506.
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高爱霞,高春霞,满广富.
“互联网+”视角下山东省物流业转型升级现状、路径及对策研究[J]
.山东农业大学学报（社会科学版）,2020,22(1):94-102.
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3
魏乐琴,张安国.
Prediction of Logistics Demand via Least Square Method and Multi-Layer Perceptron[J]
.Journal of Donghua University(English Edition),2020,37(6):526-533.
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李洋洲,李程.
基于指数平滑–回归模型及灰色–回归模型的长三角物流需求预测分析[J]
.运筹与模糊学,2023,13(4):4025-4040.
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张瑞英,徐桂英.
辩证实数集的扩充[J]
.内蒙古教育（C）,2012(10):51-53.
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.现代管理科学,2004(12):12-14.
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.现代会计,1996(2):27-30.
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.理论探讨,2007(3):89-90.
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