基于FA-SVM模型的陕西省物流需求预测研究

作者：詹芸; 马佳玉^*; 张陵

来源：物流科技, 2022, 45(07): 84-87.

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2022.07.030

• 评价指标
• 因子分析
• 支持向量机
• 需求预测

文章建立了 FA-SVM 区域物流组合预测模型，评价了陕西省多因素的物流需求量指标体系，指出了其中因素 X1～X7对需求量累计贡献率高于 94%，确定了 RBF Kernel为 SVM 模型的核函数，计算得到了 2010～2017 年客运量(Y1)、货运量 (Y2) 的 R2 和 MAPE 分别为 0.9879 和 0.9924、2.23%和 1.21%；同时预测了 2018～2019 年度陕西省的客运量(Y1)、货运量 (Y2)，误差分别为 3.85%和 2.83%、6.39%和5.46%，阐述了 2020 年受疫情影响 Y1、Y2实际值较模型预测发展趋势差异较大。文章通过物流需求预测效率与准确性研究，可对陕西省物流发展规划、物流资源整合决策等方面起到促进和提升作用。

• 单位
  西安汽车科技职业学院; 西安交通大学