【摘 要】
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为了提高物流需求预测精度，针对物流需求的复杂变化特性，提出一种蚁群算法（ACo）优化最小二乘支持向量机的（LSSVM）的物流需求预测模型（ACO-LSSVM）．首先对物流需求数据进行重构，然后采用L
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为了提高物流需求预测精度，针对物流需求的复杂变化特性，提出一种蚁群算法（ACo）优化最小二乘支持向量机的（LSSVM）的物流需求预测模型（ACO-LSSVM）．首先对物流需求数据进行重构，然后采用LSSVMY刻画物流需求的复杂非线性变化特性，并通过ACO算法优化选择LSSVM参数，采用物流需求预测实例对ACO-LSSVM性能进行测试．结果表明，ACO-LSSVM提高了物流需求预测精度，是一种有效的物流需求预测方法．
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