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基于LIBSVM和时间序列的区域货运量预测研究被引量：5: 2013年; 针对区域货运量预测中影响因素多、样本数量小的问题,提出了互信息MI与LIBSVM支持向量回归以及状态空间时间序列相结合的预测方法,采用MI进行高维度特征降维后,以新的低维空间作为样本输入,分别建立LIBSVM支持向量回归和状态空间时间序列预测模型。通过重庆市货运量预测实验结果及对比分析表明,该方法在进行有效预测的同时能够改善预测精度,相对误差约为0.06。; 曾鸣林磊程文明

状态空间时间序列的区域物流需求预测研究被引量：8: 2014年; 区域物流需求是制定区域物流发展政策、基础设施建设和物流系统规划的重要依据,由区域各项相关经济指标共同决定。针对区域物流需求预测中样本数量小的问题,提出了互信息高维度特征降维方法,在保证相关综合信息完整性基础上降低原始数据维度,在此基础上建立了状态空间时间序列预测模型,同时采用局部线性小波神经网络和LIBSVM支持向量回归模型进行对比实验。算例分析及实验结果表明,采用互信息降维后的预测模型相对误差平均减少54.8%,互信息与状态空间时间序列模型相结合的预测方法对于区域物流需求预测问题预测精度较高,相对误差约为0.08。; 曾鸣程文明林磊; 关键词：互信息区域物流需求

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林磊