【摘 要】
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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
【机 构】
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石家庄铁道大学经济管理学院,河北科技师范学院欧美学院,石家庄铁道大学四方学院
【基金项目】
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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)
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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。
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