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| 销售量预测的支持向量机建模及参数选择研究 | |
| 引用本文： | 魏宏业,王建华,何崴.销售量预测的支持向量机建模及参数选择研究[J].系统仿真学报,2005,17(1):33-36. |
| 作者姓名： | 魏宏业 王建华 何崴 |
| 作者单位： | 1. 中国联合通信有限公司北京分公司,北京,100038 2. 兰州理工大学国际经济管理学院,730050 3. 中国航天科技集团,北京,100854 |
| 基金项目： | 国家自然基金资助项目(60172063) 教育部博士点基金项目(20010004004) |
| 摘 要： | 支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，针对企业销售量预测问题，利用支持向量机构建其预测模型，对预测模型进行了仿真及对比实验，证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论，同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。 |
| 关 键 词： | 销售量 统计学习理论 支持向量回归 预测 |
| 文章编号： | 1004-731X(2005)01-0033-04 |
| 修稿时间： | 2003年12月15 |
Study on the Support Vector Machines Model for Sales Volume Prediction and Parameters Selection |
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| WEI Hong-ye,WANG Jian-hua,HE Wei.Study on the Support Vector Machines Model for Sales Volume Prediction and Parameters Selection[J].Journal of System Simulation,2005,17(1):33-36. | |
| Authors: | WEI Hong-ye WANG Jian-hua HE Wei |
| Abstract: | Support vector machine is a learning technique based on the structural risk minimization principle, and it is also a class of regression method with good generalization ability. Support vector machine is used to model enterprise sale amount prediction, and the theory of SVR are briefly described. A simulation example is taken to demonstrate correctness and effectiveness of the proposed approach. The selection method of the model parameters is presented. |
| Keywords: | sales volume statistical learning theory support vector regression prediction |
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