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陈东清 (陈东清.) [1] | 黄章树 (黄章树.) [2] (Scholars:黄章树) | 叶翀 (叶翀.) [3] (Scholars:叶翀)

Abstract:

物流业景气指数是反映经济发展的先导性指标,准确预测物流业景气指数对于辅助政府部门科学制定经济调控政策,指导企业开展经营活动具有重要意义。提出PSO-SVM的组合预测模型,动态调整单一预测模型的训练集和测试集,计算相邻两个单一模型平均值作为总体模型测试(预测)值,并以福建省物流业景气指数预测作为实证研究,建模阶段的均方根相对误差为1.26%,测试阶段的均方根相对误差为0.82%。结果表明,PSO-SVM组合预测模型拟合及测试都达到很高的精度。

Keyword:

支持向量机 物流业景气指数 粒子群算法 组合预测

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  • [ 1 ] 福州大学至诚学院
  • [ 2 ] 福州大学经济与管理学院

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Source :

北京邮电大学学报(社会科学版)

ISSN: 1008-7729

CN: 11-4064/C

Year: 2020

Issue: 06

Volume: 22

Page: 52-62

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