【摘 要】
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针对都市圈货运量影响因素众多、样本量小、信息冗余的特点,用主成分分析法构造条件属性,用反双曲正弦函数处理货运量构造决策属性,进而将条件属性和决策属性作为新的空间样
【机 构】
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重庆工商大学商务策划学院,电子商务及供应链系统重庆市重点实验室
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针对都市圈货运量影响因素众多、样本量小、信息冗余的特点,用主成分分析法构造条件属性,用反双曲正弦函数处理货运量构造决策属性,进而将条件属性和决策属性作为新的空间样本输入量,构建改进型支持向量回归模型来进行训练和预测。然后,以重庆都市圈货运量为实例进行验证,并同多种经典预测模型进行对比实验分析。分析结果表明：用预处理后重新构造的空间样本作为输入量构建的支持向量回归机预测模型不仅能对都市圈货运量进行有效预测,而且预测精度很高。
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