基于复合核模的物流需求预测研究

作者：范思遐,吴斌

摘要：物流需求预测在制定发展规模、资源整合、政策法规拟定中起着至关重要的作用。为提高预测性能，提出一种基于复合核模的预测模型。利用全局核函数与局部核函数分别训练参训样本，根据训练结果动态提取复合核模底层函数，将底层核函数进行非线性组合；利用该复合核模对训练样本进行在线解析，并对测试样本进行预测检验。利用我国运输物流流量物流统计数据进行案例分析，实验结果表明，基于复合核模的预测模型能从数据源头增强样本的解析性能与非线性学习能力，并能提高预测模型的预测精度，增强泛化性能。

发文机构：上海电机学院商学院

关键词：物流需求复合核模支持向量机预测logistics demandcomposite kernelssupport vector machineprediction

分类号： TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]F252.1