本文選題：卷煙銷售　切入點：最小二乘支持向量機　出處：《計算機工程與應用》2015年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高卷煙銷售量預測精度,提出了基于一種改進布谷鳥算法(MCS)優(yōu)化混合核最小二支持向量機(LSSVM)的卷煙銷售量預測模型(MCS-LSSVM)。收集卷煙銷售量數(shù)據(jù),并構(gòu)建LSSVM學習樣本,然后混合核函數(shù)的LSSVM對樣本進行訓練,并采用改進布谷鳥算法對混合核函數(shù)參數(shù)進行優(yōu)化,最后建立卷煙銷售量預測模型,并用于某卷煙公司卷煙銷售的預測。結(jié)果表明,相對于對比模型,ICS-LSSVM模型獲得了更優(yōu)的建模效果和更高的預測精度。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of cigarette sales volume, a model of cigarette sales prediction based on an improved cuckoo algorithm (MCSs) is proposed to optimize the hybrid kernel least squares support vector machine (LSSVM). The data of cigarette sales are collected and the LSSVM learning samples are constructed. Then the LSSVM of the hybrid kernel function is used to train the sample, and the improved cuckoo algorithm is used to optimize the parameters of the mixed kernel function. Finally, the prediction model of cigarette sales volume is established and applied to the prediction of cigarette sales in a cigarette company. Compared with the contrast model ICS-LSSVM model has better modeling effect and higher prediction accuracy.
【作者單位】： 遵義市煙草公司道真縣分公司;貴州大學計算機科學與信息學院;
【分類號】：F426.8;F274;TP18

【參考文獻】

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本文編號：1560727