基于两阶段组合预测模型的区域物流需求预测

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基于支持向量机、遗传算法、粒子群算法和BP神经网络,提出了两阶段组合预测模型GSPS-BPNN,旨在将预测问题分为2个阶段.第1阶段预测为第2阶段预测提供更有效的样本数据特征,并降低数据维度,提高算法收敛性;第2阶段预测可以弱化第1阶段预测模型可能产生的过学习的影响.最后将GSPS-BPNN模型用于成都市和天津市物流需求预测中,结果显示GSPS-BPNN模型在预测精度及预测稳定性方面优于单阶段单一预测模型.
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