改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

发布时间：2018-03-03 10:52

  本文选题：卷烟销售　切入点：最小二乘支持向量机　出处：《计算机工程与应用》2015年19期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法(MCS)优化混合核最小二支持向量机(LSSVM)的卷烟销售量预测模型(MCS-LSSVM)。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of cigarette sales volume, a model of cigarette sales prediction based on an improved cuckoo algorithm (MCSs) is proposed to optimize the hybrid kernel least squares support vector machine (LSSVM). The data of cigarette sales are collected and the LSSVM learning samples are constructed. Then the LSSVM of the hybrid kernel function is used to train the sample, and the improved cuckoo algorithm is used to optimize the parameters of the mixed kernel function. Finally, the prediction model of cigarette sales volume is established and applied to the prediction of cigarette sales in a cigarette company. Compared with the contrast model ICS-LSSVM model has better modeling effect and higher prediction accuracy.
【作者单位】： 遵义市烟草公司道真县分公司;贵州大学计算机科学与信息学院;
【分类号】：F426.8;F274;TP18

【参考文献】

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4 沈航;邹平;;可拓聚类预测方法预测卷烟销售量[J];昆明理工大学学报(理工版);2006年03期

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9 熊南;刘百芬;;基于自适应粒子群优化LSSVM的网络流量在线预测[J];计算机应用与软件;2013年09期

10 罗艳辉;吕永贵;李彬;;混合卷烟销售预测模型[J];计算机工程与设计;2009年20期

【共引文献】

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本文编号：1560727