本文關(guān)鍵詞：一種基于支持向量機(jī)的卷煙銷量預(yù)測方法

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【摘要】：為解決現(xiàn)有線性回歸方法對市級卷煙銷量預(yù)測研究效果不佳等問題,基于支持向量機(jī)(SVM,Support vector machine)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種市級卷煙銷量預(yù)測方法。以湖南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司卷煙銷量為研究對象,將支持向量機(jī)(SVM)方法應(yīng)用到卷煙銷量預(yù)測中,提出了基于SVM的卷煙銷量預(yù)測混合方法(SHPM,SVM-based hybrid prediction method)。將SHPM與線性回歸方法、ARIMA(Autoregressive integrated moving average)方法、SVM方法進(jìn)行了市級卷煙銷量預(yù)測的對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:將SVM方法應(yīng)用到卷煙銷量預(yù)測中是可行的。在市級卷煙銷量預(yù)測上,SHPM預(yù)測結(jié)果誤差相比SVM方法降低9.58%,比線性回歸方法降低11.83%,比ARIMA方法降低45.79%。因此,SHPM是一種有效的市級卷煙銷量預(yù)測方法。
【作者單位】： 北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院;湖南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司;
【分類號】：F426.8
【正文快照】： 卷煙銷售受計(jì)劃因素和市場因素的雙重影響。最小平方法對卷煙銷量進(jìn)行了預(yù)測。隨著預(yù)測技近年來,隨著煙草行業(yè)市場化改革的逐步推進(jìn),市術(shù)的發(fā)展,隨機(jī)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被用于卷煙銷場需求對卷煙生產(chǎn)和銷售的影響越來越大[1]。因量預(yù)測領(lǐng)域中。王偉民等[4]利用灰色馬爾可夫模此,

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