【摘 要】
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概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的原理,提出将核主成分分析（KPCA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合,建立核主成分-最小二乘
【机 构】
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石家庄铁道大学经济管理学院,石家庄铁道大学四方学院
【基金项目】
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河北省社会科学基金项目（HB12YJ035）, 教育部人文社会科学研究青年基金项目（11YJC790048）, 国家软科学研究计划项目（2010GXQ5D320）
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概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的原理,提出将核主成分分析（KPCA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合,建立核主成分-最小二乘支持向量机（KPCA-LSSVM）预测模型。先利用KPCA对数据进行预处理,消除变量之间的相关性,提取非线性主成分,再通过LSSVM对提取的非线性主成分进行训练,建立预测模型。最后,通过实例验证比较LSSVM与KPCA-LSSVM两种模型的预测性能。结果表明,KPCA-LSSVM的预测精度较LSSVM明显提高,
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