【摘 要】
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选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有：增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多
【基金项目】
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教育部人文社科规划资助项目(12YJA630199)
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选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有：增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标（噪声）,导致在实际应用中,大多数预测方法的预测精度不高,难以保证有效性。针对这类物流预测问题,本文根据粗糙集属性约简中基于差别矩阵的算法,剔除冗余指标,基于约简的属性,改进了单一的SVM预测模型,并用遗传算法优化了SVM模型的输入参数,获得了较高的预测精度。本文给出了该方法的具体步骤,并用实际
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