基于支持向量机的供应链绩效评价研究

正确客观地对供应链进行绩效评价首先必须建立综合全面的评价指标体系。将供应链的输出与指标进行对比，作为改进和完善的依据。供应链绩效评价指标体系的选择与建立是一个复杂的过程，而且建立一个综合全面的指标体系也是非常困难的，但是指标体系的建立将直接影响供应链绩效评价的效果。     

基于支持向量机的油料消耗预测模型研究

油料消耗预测是科学地进行油料供应管理工作的重要环节。当前部队油料消耗突发性强、可借鉴历史数据少,必须使用最近一段时间的油料消耗数据作为预测数据,即是有限样本。在此基础上提出支持向量机进行预测。     

基于核主成分-最小二乘支持向量机的区域物流需求预测

概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的原理,提出将核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立核主成分-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)预测模型.先利用KPCA对数据进行预处理,消除变量之间的相关性,提取非线性主成分,再通过LSSVM对提取的非线性主成分进行训练,建立预测模型.最后,通过实例验证比较LSSVM与KPCA-LSSVM两种模型的预测性能.结果表明,KPCA-LSSVM的预测精度较LSSVM明显提高,是一种有效的中短期区域物流需求预测方法.     

基于支持向量周期回归的机场加油量预测

本文精确地预测各机场短期加油量,可帮助航油公司确定采购量和库存量,从而达到降低成本的目的。在分析了影响机场加油量的主要因素之后,以支持向量机回归理论为基础,带周期的支持向量回归机被提出,并对机场加油量时间序列进行预测,同时将该预测结果与其他方法的预测结果进行了比较。研究表明,带周期的支持向量机回归比传统预测方法对机场加油量时间序列有更高的预测精度。     

交通能源需求预测的支持向量机模型研究

交通能源需求系统是一个复杂多变量的非线性系统.我国交通能源时间序列数据存在着高度的非平稳性和非线性,这使线性方法建立的交通能源需求模型受到了严峻的挑战.在这种情况下,非线性模型就引起了人们的广泛关注,为此根据交通能源时间序列数据的非线性特征,运用支持向量机理论构建我国交通能源需求模型,进行实证分析.并对比分析了基于非线性的支持向量机模型和基于线性的协整与误差修正模型,结果表明,前者比后者具有较高的预测精度.     

基于人工鱼群算法的电网物资需求预测

为满足电网建设项目物资需求管理的发展要求,在现有企业资源计划(ERP)系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上,针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标,合理预测物资需求的问题,借助支持向量机模型(SVM)和人工鱼群算法(AFSA)构建了电网建设项目物资需求预测模型。在支持向量回归机的基础上,融合添加混沌搜索后的改进工鱼群算法,优化了向量机核函数选取和参数设置,通过省级电网建设项目物资需求历史数据测试,模型预测结果满足实际使用要求,能够有效解决电网建设项目物资需求预测的问题。     

基于数据仓库的油料供应决策支持

针对当前油料供应管理领域缺乏辅助决策分析工具的状况,对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术进行了研究．提出了油料供应决策支持框架．解决了油料供应数据仓库的创建、OLAP数据分析与展现问题。     

后方油库业务人员岗位匹配度模型研究

人员岗位匹配度研究对后方油库人力资源管理具有十分重要的意义。本文从基本素质、岗位素质、能力素质3个方面,对人员岗位匹配度指标进行了分析,探讨了基于支持向量机的后方油库人员岗位匹配度测算模型的构建及应用。结果表明,该模型能够准确评价人员和岗位匹配的程度。     

无包车牌从事包车客运的该怎么处理

中国道路运输杂志社编辑部： 近期在实施道路运输监督检查过程中，我们发现有的旅游包车客运车辆没有取得道路运输管理机构发放的旅游包车客运标志牌，但是该道路运输经营业户的车辆有道路运输证，驾驶员有从业资格证。请问，旅游客运包车没有包车客运标志牌从事包车客运的，该怎么处理？     

故障诊断技术综述及发展趋势

本文在综合大量文献基础上,对故障诊断的发展进行回顾,并对国内外故障诊断的研究现状进行了述评和归纳,同时指出了目前各种智能诊断方法和技术的特点及局限性。具体讨论了基于过程历史数据法中支持向量机。最后指出了智能故障诊断今后的发展趋势,即基于机器学习的集成型智能故障诊断系统。