本文選題：煤炭物流 + 雞群算法��； 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：煤炭物流成本控制的必要條件就是對其成本進(jìn)行預(yù)測,這樣才能對煤炭物流成本進(jìn)行科學(xué)合理地控制。本文提出一種雞群算法(CSO)和支持向量回歸機(jī)(SVR)結(jié)合模型,即CSO-SVR煤炭物流成本預(yù)測模型。模型利用CSO算法對SVR進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,優(yōu)化后的支持向量回歸機(jī)模型進(jìn)行煤炭物流成本預(yù)測。通過CSOSVR模型對已有煤炭物流成本數(shù)據(jù)預(yù)測仿真。模擬結(jié)果顯示,從煤炭物流成本預(yù)測精度角度出發(fā),CSO-SVR模型預(yù)測結(jié)果優(yōu)于GA-SVR、SVR、BPNN等算法。
[Abstract]:The necessary condition of coal logistics cost control is to predict its cost so as to control the coal logistics cost scientifically and reasonably. This paper presents a combined model of chicken swarm algorithm (CSO) and support vector regression (SVR), that is, CSO-SVR coal logistics cost forecasting model. The CSO algorithm is used to optimize the parameters of SVR, and the optimized support vector regression model is used to predict the cost of coal logistics. The CSOSVR model is used to predict the existing coal logistics cost data. The simulation results show that the CSO-SVR model is superior to the GA-SVR SVRN BPNN algorithm in predicting the cost of coal logistics.
【作者單位】： 河北工程大學(xué)土木工程學(xué)院;河北工程大學(xué)礦業(yè)與測繪工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51378169) 河北省高校百名優(yōu)秀創(chuàng)新人才計(jì)劃項(xiàng)目(BR-206)
【分類號(hào)】：F252;F406.7;F426.21

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2 高U，

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