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为确保水产品冷链物流供需双方信息对称,降低供应链中断风险及供需不匹配造成的浪费,水产品冷链物流需求预测显得尤为关键。选取影响水产品冷链物流需求的18个因素并用灰色关联法(GRA)筛选验证,运用主成分分析法(PCA)提取主要特征,通过粒子群算法(PSO)优化的径向基神经网络(RBF)构建PCA-PSO-RBF预测模型,对水产品需求预测,并与PCA-PSO-BP、PCA-RBF、PCA-BP、SVM、BP模型对比。结果表明,构建的PCA-PSO-RBF预测模型具有较强的非线性系统处理能力与全局寻优能力,对小样本多特征的数据具有较好包容性和预测精度,通过MAE/RMSE/MAPE预测误差评价验证了PCA-PSO-RBF预测模型的有效性及优越性。 相似文献
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