基于ga—svm的物流园区物流需求预测及分析

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果基于GA—SVM的物流园区物流需求预测及分析　　物流园区是构造良好物流环境的重要基础设施，物流园区的需求预测是物流园区规划体系中十分关键的环节，它是进行物流园区功能布局研究的前提和补充。国内外学者对物流需求预测方法研究大致分为以下两个阶段：第一阶段主要采用的方法是基于传统统计学的预测方法，主要包括：灰色模型[1]、线性回归模型[2]及时间序列模型[3]等。第二阶段在第一阶段的方法中引入

2、人工智能技术，以改善预测模型的性能，主要包括：神经网络模型[4]和支持向量机模型[5]等。　　在实际应用过程中，第一阶段的预测模型在处理高维度、非线性数据时，无法获得优质结果；而神经网络模型在学习样本数量有限时，学习过程误差易收敛于局部极小点，预测精度难以保证；学习样本变量很多时，又容易陷入维数灾难。由于影响机制复杂，考虑到支持向量机是建立在结构化风险最小化原则之上，可以有效地减少经验风险带来的影响，不仅对小样本数据表现出良好的拟合精度，还对独立的测试集表现出较小的误差，在一定程度上对学习机的泛化能力有所提升，而且支

3、持向量机算法是一个凸优化问题，在物流需求预测方面具有较明显的优势，本文采用基于支持向量机学习理论的物流园区需求预测方法对成都市货运量进行预测。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　支持向量机参数的选取直接影响模型的预测精度，传统的网格搜索参数组合已经无法满足对区域物流需求预测的精度要求，本文采用遗传算法对支持

4、向量机进行参数寻优，构建GA-SVM区域物流需求预测模型，并对成都市物流需求进行预测，结果证明GA-SVM预测模型的预测精度要优于传统的SVM预测模型。　　GA-SVM预测模型的算法设计　　支持向量机　　支持向量机，是Vapnik在20世纪90年代中期以统计学为基础提出的一种新型机器学习方法，作为统计学理论中比较年轻和实用的理论，已经在实际应用中得到很大的发展，尤其是在小样本、非线性及高维分类和回归问题中表现出了比较出色的效果。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验

5、条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　相较于多项式核函数和Sigmoid核函数，径向基核函数在先验知识不足的情况下，拥有更好的预测精度。因此，本文GA-SVM预测模型采用径向基核函数作为预测模型的核函数。则SVM模型的待优化参数有：核函数参数σ、不敏感函数参数和惩罚参数C。核函数参数σ是映射函数的参数，通过改变函数关系来影响映射的特征空间，表示映射规律的复杂程度；不敏感函数参数ε表示所能容忍的最高

6、误差，影响支持向量的个数；惩罚参数C是在确定的特征空间中调节学习机器的置信范围和经验风险的比例，对模型的泛化能力有很大影响。为了控制GA-SVM模型的误差容忍范围，在后续试验中，本文将不敏感函数参数ε确定为。　　2.遗传算法　　遗传算法是由Holland教授模拟达尔文生物进化理论的自然选择和遗传学机制的生物进化过程而创造出的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法以它的实用、高效和鲁棒性强等特点深受国内外学者的青睐。　　与其他传统方法不同的是，遗传算法并不依赖梯度信息和其他任何外部信息，而是通过

7、模拟自然进化过程来搜索最优解，以适应度函数作为搜索方向的引导，用选择算子选择亲代和子代，用交叉和变异算子保证种群的多样性。遗传算法作为启发式算法的一种，具有对可行解表示的广泛性和不易陷入局部最优解的特点，同时采用自然进化的原理来表示复杂的现象，能够快速可靠地解决非常困难的问题。隐含的并行性也使算法在计算上的时间大大缩短。本文正是借助遗传算法的这些特点，通过全局优化能力来对支持向量机的参数进行优化。　　预测模型算法实现课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰

8、当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果　　将遗传算法与支持向量机算法相结合，提出一种基于GA-SVM的预测模型。支持向量机算法的核函数采用径向基核函数，利用二进制编码对支持向量机模型的参数进行编码，通过遗传算法的迭代寻优得出最优解，从而确定