【摘 要】
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农产品物流虽然具有普通物流的共同特点,但因其具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为了提高农产品物流需求预测的能力,应
【机 构】
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大连交通大学信息工程学院,大连海事大学交通工程与物流学院
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农产品物流虽然具有普通物流的共同特点,但因其具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为了提高农产品物流需求预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量机回归方法来研究农产品物流需求预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对实例研究,对时间序列数据进行预测,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。结果表明,支持向量机回归是研究农产品物流需求预测的有效方法。
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