首页 > 期刊 > 物流工程与管理 > 基于粒子群优化的LS-SVM的福建航空物流需求预测 【正文】
摘要:根据福建省过去十几年航空货物发送量的数据,针对航空物流预测的不确定性,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,采用粒子群优化最小二乘支持向量机的方法来建立模型。并将优化后的最小二乘支持向量机模型应用于福建省航空物流的需求预测中,而后通过仿真对结果进行验证。
关键词:粒子群算法 最小二乘支持向量机 航空物流 需求预测
单位:福州大学经济与管理学院 福建福州350108
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
相关期刊
相关范文
部级期刊
¥460