本文關(guān)鍵詞：一種基于支持向量機(jī)的卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：為解決現(xiàn)有線(xiàn)性回歸方法對(duì)市級(jí)卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究效果不佳等問(wèn)題,基于支持向量機(jī)(SVM,Support vector machine)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種市級(jí)卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法。以湖南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司卷煙銷(xiāo)量為研究對(duì)象,將支持向量機(jī)(SVM)方法應(yīng)用到卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)中,提出了基于SVM的卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)混合方法(SHPM,SVM-based hybrid prediction method)。將SHPM與線(xiàn)性回歸方法、ARIMA(Autoregressive integrated moving average)方法、SVM方法進(jìn)行了市級(jí)卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:將SVM方法應(yīng)用到卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)中是可行的。在市級(jí)卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)上,SHPM預(yù)測(cè)結(jié)果誤差相比SVM方法降低9.58%,比線(xiàn)性回歸方法降低11.83%,比ARIMA方法降低45.79%。因此,SHPM是一種有效的市級(jí)卷煙銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法。
【作者單位】： 北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院;湖南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司;
【分類(lèi)號(hào)】：F426.8
【正文快照】： 卷煙銷(xiāo)售受計(jì)劃因素和市場(chǎng)因素的雙重影響。最小平方法對(duì)卷煙銷(xiāo)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。隨著預(yù)測(cè)技近年來(lái),隨著煙草行業(yè)市場(chǎng)化改革的逐步推進(jìn),市術(shù)的發(fā)展,隨機(jī)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被用于卷煙銷(xiāo)場(chǎng)需求對(duì)卷煙生產(chǎn)和銷(xiāo)售的影響越來(lái)越大[1]。因量預(yù)測(cè)領(lǐng)域中。王偉民等[4]利用灰色馬爾可夫模此,

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