| 基于核主成分-最小二乘支持向量机的区域物流需求预测 |
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| 引用本文： | 梁毅刚,耿立艳,张占福. 基于核主成分-最小二乘支持向量机的区域物流需求预测[J]. 铁道运输与经济, 2012, 34(11) |
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| 作者姓名： | 梁毅刚 耿立艳 张占福 |
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| 作者单位： | 1. 石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄,050043
2. 石家庄铁道大学四方学院,河北石家庄,051132 |
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| 基金项目： | 河北省社会科学基金项目，教育部人文社会科学研究青年基金项目，国家软科学研究计划项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 区域物流 需求预测 最小二乘支持向量机 核主成分分析 |
Forecast of Regional Logistic Demand based on KPCA-LSSVM |
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| LIANG Yi-gang , GENG Li-yan , ZHANG Zhan-fu. Forecast of Regional Logistic Demand based on KPCA-LSSVM[J]. Rail Way Transport and Economy, 2012, 34(11) |
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| Authors: | LIANG Yi-gang GENG Li-yan ZHANG Zhan-fu |
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