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基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究
被引量：
2
1
作者
汪芸芳
史意
陈丽华
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第4期200-205,I0070-I0074,共11页
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变...
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。
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关键词
果蔬生鲜物流指数
物流
需求预测
支持向量机
皮尔逊交叉法
蝙蝠算法
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职称材料
题名
基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究
被引量：
2
1
作者
汪芸芳
史意
陈丽华
机构
北京物资学院物流学院
对外经贸大学统计学院
北京大学光华管理学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第4期200-205,I0070-I0074,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(71772016)
北京市教委社科一般项目(SM202110037006)
北京物资学院校级重大项目(2018XJZD06)。
文摘
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。
关键词
果蔬生鲜物流指数
物流
需求预测
支持向量机
皮尔逊交叉法
蝙蝠算法
Keywords
fresh fruit and vegetable logistics index
logistics demand forecast
support vector machine
Pearson cross method
bat algorithm
分类号
F252.2 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究
汪芸芳
史意
陈丽华
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
2
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