基于PSO-SVM模型的物流业景气指数组合预测研究

作者：陈东清; 黄章树; 叶翀

来源：北京邮电大学学报(社会科学版), 2020, 22(06): 52-62.

DOI：10.19722/j.cnki.1008-7729.2020.0207

• 物流业景气指数
• 组合预测
• 支持向量机
• 粒子群算法

物流业景气指数是反映经济发展的先导性指标,准确预测物流业景气指数对于辅助政府部门科学制定经济调控政策,指导企业开展经营活动具有重要意义。提出PSO-SVM的组合预测模型,动态调整单一预测模型的训练集和测试集,计算相邻两个单一模型平均值作为总体模型测试(预测)值,并以福建省物流业景气指数预测作为实证研究,建模阶段的均方根相对误差为1.26%,测试阶段的均方根相对误差为0.82%。结果表明,PSO-SVM组合预测模型拟合及测试都达到很高的精度。

• 单位
  福州大学至诚学院; 福州大学