【摘 要】
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为了提高物流需求的预测精度,提出一种基于消除孤立点合理选择训练样本的物流预测（IFCM-RBFNN）。首先采用密度方法识别和剔除原始物流需求数据中的孤立点,消除孤立点对聚类结果
【基金项目】
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江西省高校人文社科项目(GL1221);江西省社会科学规划项目(11GL39)
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为了提高物流需求的预测精度,提出一种基于消除孤立点合理选择训练样本的物流预测（IFCM-RBFNN）。首先采用密度方法识别和剔除原始物流需求数据中的孤立点,消除孤立点对聚类结果的不利影响;然后采用模糊均值聚类（FCM）算法对物流需求数据进行聚类,选择最优训练样本集;最后采用RBF神经网络建立物流需求预测模型,并采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IFCM-RBFNN提高了物流需求的预测精度,预测结果更加可靠。
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