基于支持向量机模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测

摘要

农产品冷链物流需求系统具有非线性、历史数据少、影响因素众多等复杂特征,而支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题等方面具有突出优势.引入支持向量机模型,以北京城镇为例,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物流需求规模五个角度构建其指标体系,对其2000-2014年的农产品冷链物流需求进行建模,进而对2015-2020年城镇农产品冷链物流需求量进行预测.结果表明,建立的模型对冷链物流需求与其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量的决策依据.