论文摘要
如何准确预测快递业务量,对提升快递业服务的效率和质量非常重要。文章针对此问题提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和支持向量机(SVM)的组合模型,为了提升模型精度对分解后的数据进行了相空间重构,并采用粒子群算法对SVM模型的参数进行优化。仿真结果表明,该模型优于其他两种对比模型,能够以一定的精度预测快递业务量。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李辰颖
关键词: 互补集合经验模态分解,支持向量机,快递业务量,相空间重构
来源: 统计与决策 2019年12期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展
单位: 上海财经大学会计学院,北京林业大学经济管理学院
基金: 国家社会科学基金重大项目(15ZDB160),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018RW12)
分类号: F259.2;F224
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.12.020
页码: 83-85
总页数: 3
文件大小: 1430K
下载量: 493
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标签：互补集合经验模态分解论文; 支持向量机论文; 快递业务量论文; 相空间重构论文;