【摘 要】
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为提升物流需求预测的准确度,以建立物流需求指标为基础,构建了一种遗传算法（GA）优化支持向量机的物流需求预测模型（GA-SVM）。首先对物流数据进行归一化处理,然后利用GA-SVM刻画
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为提升物流需求预测的准确度,以建立物流需求指标为基础,构建了一种遗传算法（GA）优化支持向量机的物流需求预测模型（GA-SVM）。首先对物流数据进行归一化处理,然后利用GA-SVM刻画物流需求量与其影响因素间的非线性关系,并通过遗传算法优化选择SVM参数,选取1998-2014年安徽省物流数据对模型进行测试。结果表明,GA-SVM在很大程度上提高了物流需求预测的准确性,能够精确地表征物流需求量的变化趋势,其预测精度和相对误差均优于对比模型,是一种较好的物流需求预测方法。
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