基于復合核模的物流需求預測研究

作者：范思遐,吳斌

摘要：物流需求預測在制定發展規模、資源整合、政策法規擬定中起著至關重要的作用。為提高預測性能，提出一種基于復合核模的預測模型。利用全局核函數與局部核函數分別訓練參訓樣本，根據訓練結果動態提取復合核模底層函數，將底層核函數進行非線性組合；利用該復合核模對訓練樣本進行在線解析，并對測試樣本進行預測檢驗。利用我國運輸物流流量物流統計數據進行案例分析，實驗結果表明，基于復合核模的預測模型能從數據源頭增強樣本的解析性能與非線性學習能力，并能提高預測模型的預測精度，增強泛化性能。

發文機構：上海電機學院商學院

關鍵詞：物流需求復合核模支持向量機預測logistics demandcomposite kernelssupport vector machineprediction

分類號： TP183[自動化與計算機技術—控制科學與工程][自動化與計算機技術—控制理論與控制工程]F252.1