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基于LS-SVM的產(chǎn)品需求預測

2007-12-31 00:00:00
商場現(xiàn)代化 2007年20期

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

[摘要]提高解耦點處的產(chǎn)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(chǎn)品需求的主要因素出發(fā),利用最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)對某制造企業(yè)的一產(chǎn)品族進行需求預測分析。結(jié)果表明,LS-SVM的學習速度、非線性預測及泛化能力均要優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法,該法在需求預測領(lǐng)域中具有廣泛的應用前景。

[關(guān)鍵詞]需求預測 解耦點 最小二乘支持向量機 供應鏈

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