基金項目：2005年上海高校選拔培養優秀青年教師科研專項基金(032715)

[摘要]提高解耦點處的產品需求預測精度與可靠性，能夠有效降低市場需求的不確定性對整個供應鏈績效的負面影響。本文從影響產品需求的主要因素出發，利用最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine，LS-SVM)對某制造企業的一產品族進行需求預測分析。結果表明，LS-SVM的學習速度、非線性預測及泛化能力均要優于傳統神經網絡算法，該法在需求預測領域中具有廣泛的應用前景。

[關鍵詞]需求預測 解耦點 最小二乘支持向量機 供應鏈