[发明专利]一种物流园区腹地物流需求预测方法在审
| 申请号： | 201811584868.5 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109697531A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 彭京平;孙逊;刘文;南海超;陈彦如;张仪彬;孙雪松;兰建华;刘兆生;肖贺荣 | 申请（专利权）人： | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 赵伟 |
| 地址： | 430063 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于物流预测技术领域，公开了一种物流园区腹地物流需求预测方法，包括：采集物流园区腹地内各区域物流需求数据构建样本集；将样本数据分为训练集及测试集；训练集用于获取合理描述输入关系的支持向量回归机模型，测试集用于对模型预测效果进行验证；将所得参数带入支持向量回归机，对测试样本进行预测，获得预测结果，并与原始数据进行对比，验证预测效果；将各区域的物流需求影响指标带入训练好的支持向量回归机中，对其该区域物流需求进行预测；根据各区域的区域物流需求确定物流园区腹地的物流需求；本发明提供的物流园区腹地物流需求预测方法，不仅对小样本数据表现出良好的拟合精度，还对独立的测试集表现出较小的误差，提升了预测模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 物流 园区 支持向量回归机 区域物流 需求预测 测试集 训练集 预测 验证 测试样本 模型预测 输入关系 需求确定 需求数据 需求影响 样本数据 预测技术 预测结果 预测模型 原始数据 小样本 样本集 构建 拟合 采集 表现 | ||
【主权项】：
1.一种物流园区腹地物流需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集物流园区腹地内各区域物流需求数据及历史数据，构建样本集；(2)将样本数据分为训练集及测试集；训练集用于获取描述输入关系的支持向量回归机模型，测试集用于对模型预测效果进行验证；(3)将所得参数带入支持向量回归机，对测试样本进行预测，获得预测结果，并与原始数据进行对比，验证预测效果；(4)将各区域的物流需求影响指标带入训练好的支持向量回归机中，对其该区域物流需求进行预测；(5)根据各区域的区域物流需求确定物流园区腹地的物流需求。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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