| 基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测 |
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| 引用本文： | 肖红,夏如玉,王孝坤,杨雪峰.基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2024(3):92-98. |
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| 作者姓名： | 肖红 夏如玉 王孝坤 杨雪峰 |
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| 作者单位： | 1. 重庆交通大学经济与管理学院;2. 重庆口岸物流与航运发展研究中心;3. 大连交通大学经济管理学院;4. 大连交通大学“一带一路”交通互联互通与人文交流研究院;5. 辽宁省交通运输事业发展中心 |
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| 基金项目： | 国家社科基金一般项目(21BJY223)；;国家自然科学基金项目(71864022)；;重庆市教育委员会人文社会科学基金(21SKGH088)； |
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| 摘 要： | 传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律，会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素；将主要影响因素作为LSSVM的输入变量，构建物流需求预测模型；通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优，以减少参数选择的盲目性；构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析，结果表明：该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度，其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1 946.4,1 206.1,0.028 4,0.039 7。
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| 关 键 词： | 交通运输工程 AOA算法 LSSVM模型 西部陆海新通道 物流需求预测 |
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