基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测

传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1946.4,1206.1,0.0284,0.0397。

西部陆海新通道建设对沿线城市经济发展的影响

采用2010—2019年中国各城市的面板数据和双重差分法,实证分析西部陆海新通道建设,研究其对节点城市经济发展的影响。对节点城市实际GDP的增长有着显著的提升作用,但是对实际GDP增长率具有显著的抑制作用;对沿线中西部城市的实际GDP具有显著促进作用,对东部城市实际GDP增长率的负向影响大于中西部城市;对教育水平较低城市的实际GDP贡献明显高于教育水平较高的城市,对教育水平较高城市的实际GDP增长率有显著负向影响;节点城市经济发展对邻近地区不存在空间上的溢出效应。

应急物资的无人机与车辆并行在线配送问题

针对应急配送中需求的实时、紧迫等特点,提出无人机与车辆并行配送的在线订单分配及路径优化问题。构建无人机与车辆并行配送的在线模型,运用竞争分析方法证明得到问题下界为1.5;基于重规划思想设计在线均衡算法,运用最坏情形分析法证明其竞争比为2.5;研究在线算法中调用的离线算法,建立离线问题模型并设计无人机优先均衡算法,在小规模情形下通过与CPLEX所求的最优解进行对比,验证其算法的有效性。最后,通过仿真实验进行在线均衡算法分析,结果显示在输入参数改变下其性能稳定。结论可为应急物资车辆与无人机并行配送提供在线优化策略。