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基于SVM与人工神经网络组合模型的物流规划车辆行程时间预测
引用本文:叶创鑫,谭满春.基于SVM与人工神经网络组合模型的物流规划车辆行程时间预测[J].暨南大学学报,2010,31(5).
作者姓名:叶创鑫  谭满春
基金项目:广东省自然科学基金项目
摘    要:行程时间预测在交通和物流规划中具有重要的作用.传统方法大部分是针对单一路段的行程时间进行短期预测.考虑了一个与传统行程时间预测不同的背景,研究物流车队行程时间预测问题.结合人工神经网络的学习能力和支持向量基对复杂非线性预测的处理能力,提出了一种基于支持向量基和人工神经网络相结合的方法,对物流规划中车辆行程时间进行有效的预测.把得到的结果和真实值比较,说明所提出的预测方法是可行和有效的.

关 键 词:支持向量基  神经网络  行程时间预测  物流规划

Vehicle travel time prediction in logistics planning based on SVM and NN model
YE Chuang-xin,TAN Man-chun.Vehicle travel time prediction in logistics planning based on SVM and NN model[J].Journal of Jinan University(Natural Science & Medicine Edition),2010,31(5).
Authors:YE Chuang-xin  TAN Man-chun
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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