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 (2012年)

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。