一种基于支持向量机的卷烟销量预测方法

发布时间：2017-11-29 20:09

  本文关键词：一种基于支持向量机的卷烟销量预测方法

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【摘要】：为解决现有线性回归方法对市级卷烟销量预测研究效果不佳等问题,基于支持向量机(SVM,Support vector machine)设计并实现了一种市级卷烟销量预测方法。以湖南中烟工业有限责任公司卷烟销量为研究对象,将支持向量机(SVM)方法应用到卷烟销量预测中,提出了基于SVM的卷烟销量预测混合方法(SHPM,SVM-based hybrid prediction method)。将SHPM与线性回归方法、ARIMA(Autoregressive integrated moving average)方法、SVM方法进行了市级卷烟销量预测的对比实验,结果表明:将SVM方法应用到卷烟销量预测中是可行的。在市级卷烟销量预测上,SHPM预测结果误差相比SVM方法降低9.58%,比线性回归方法降低11.83%,比ARIMA方法降低45.79%。因此,SHPM是一种有效的市级卷烟销量预测方法。
【作者单位】： 北京大学软件与微电子学院;湖南中烟工业有限责任公司;
【分类号】：F426.8
【正文快照】： 卷烟销售受计划因素和市场因素的双重影响。最小平方法对卷烟销量进行了预测。随着预测技近年来,随着烟草行业市场化改革的逐步推进,市术的发展,随机模型和神经网络也被用于卷烟销场需求对卷烟生产和销售的影响越来越大[1]。因量预测领域中。王伟民等[4]利用灰色马尔可夫模此,

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