基于支持向量机回归算法的钢铁企业备件预测研究

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由于钢铁企业备件需求的间断性,需求原因的多样性,需求数据与实际需求有偏差,因此备件的需求计划很难确定。本文针对企业内部备件管理的少库存甚至零库存需求,利用支持向量机回归算法,建立备件需求的关键影响因素为输入,备件需求为输出,建立备件SVR预测模型,并通过matlab软件仿真验证。 Due to the intermittent demand of spare parts of steel enterprises and the variety of demand reasons, the demand data deviate from the actual demand, so the demand planning of spare parts is difficult to be determined. In this paper, aiming at the low inventory and zero inventory requirement of internal spare parts management, the key factors influencing the demand of spare parts are the input and spare parts demand, and the SVR prediction models of spare parts are established by using SVM regression algorithm. The matlab software is used to verify the model.
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