论文研究基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测.pdf

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。