| 基于PCA-PSO-RBF模型的水产品冷链物流需求预测 |
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| 引用本文： | 庄伟卿,王浩燃.基于PCA-PSO-RBF模型的水产品冷链物流需求预测[J].福建工程学院学报,2023(4):401-407. |
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| 作者姓名： | 庄伟卿 王浩燃 |
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| 作者单位： | 1. 福建理工大学互联网经贸学院;2. 福建理工大学交通运输学院 |
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| 基金项目： | 国家社科规划一般项目(22BGL007)； |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 水产品 需求预测 主成分分析 粒子群算法 径向基神经网络 |
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