基于SVM預(yù)測模型的汽車電子市場價(jià)值估計(jì)

添玉，張琳娜

(上海海事大學(xué)物流工程學(xué)院，上海 201306)

0 引言

隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的發(fā)展和計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，商業(yè)預(yù)測在企業(yè)戰(zhàn)略決策中的作用越來越明顯.本文通過對德國大陸汽車信息收集和業(yè)務(wù)開拓(Business Development and Marketing，BD＆M)的預(yù)測業(yè)務(wù)進(jìn)行分析后，發(fā)現(xiàn)其對中國汽車市場的短期預(yù)測不夠準(zhǔn)確.究其原因，該部門采用的汽車產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自GI(Global Insight)數(shù)據(jù)庫，結(jié)果適用于長期預(yù)測，在短期預(yù)測方面具有滯后性，缺乏一定的適應(yīng)性.

支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展起來的新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法.基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，SVM將最大化分類間隔的思想與基于核的方法結(jié)合在一起，表現(xiàn)出很好的泛化能力.SVM具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且可以很好地克服“維數(shù)災(zāi)難”和“過擬合”等傳統(tǒng)算法所不可規(guī)避的問題，已被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘［1］、需求預(yù)測［2］等領(lǐng)域.鑒于SVM的原理和特征特別適合小樣本，本文提出一種中國汽車月產(chǎn)量的優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)的改進(jìn)SVM預(yù)測模型，并應(yīng)用在德國大陸汽車公司輕型汽車電子市場價(jià)值估計(jì)中.

1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與SVM

1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論就是研究小樣本統(tǒng)計(jì)估計(jì)和預(yù)測的理論，主要包括4個(gè)方面［3］:(1)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則下統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)一致性的條件;(2)在這些條件下關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法推廣性的界的結(jié)論;(3)在這些界的基礎(chǔ)上建立的小樣本歸納推理準(zhǔn)則;(4)實(shí)現(xiàn)新準(zhǔn)則的實(shí)際算法.其中，最有指導(dǎo)性的理論結(jié)果是推廣性的界，與此相關(guān)的一個(gè)核心概念是VC維……