【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 192-194页,共4页

【作 者】： 司玲玲 ; 王亚楠 ; 徐贵军

【摘 要】 研究物流需求问题，物流受多种因素的综合影响，需求具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点，传统单一预测方法难以对其进行准确预测，为提高物流需求预测准确率，将灰色理论（GM）和支持向量机（SVM）相结合建立一种物流需求预测模型（GM—SYM）。GM—SVM首先采用灰色GM（1，1）预测模型动态预测物流需求变化趋势，然后运用SVM对GM（1，1）预测结果进行修正，以提高物流需求预测精度。采用具体物流需求实例对GM—SVM性能进行测试，实验结果表明。GM—SVM利用SVM和GM（1，1）的优势，达到优势互补，提高了物流需求的预测精度，更能全面描述物流需求的复杂变化规律。