【摘 要】
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信息产品在这网络信息爆炸的年代已成为普及的商品,也因产品的迅速更新与消费者需求的快速变化,导致如何建构精准的信息产品销售预测模型成为重要的课题.点预测为过去最常使
【出 处】
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2015年中国人工智能学会神经网络与计算智能专委会年会暨第十三届泉州市科学技术协会年会
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信息产品在这网络信息爆炸的年代已成为普及的商品,也因产品的迅速更新与消费者需求的快速变化,导致如何建构精准的信息产品销售预测模型成为重要的课题.点预测为过去最常使用的预测方法,但随着科技的迅速演进,点预测已经无法满足企业在管理上的需求,故区间预测也开始受到各企业界的重视与应用,但区间预测极少应用在销售预测中.本研究使用支持向量回归(Support veotor regression,SVR)进行信息产品区间销售预测的研究,主要目的是以目前文献上常见的中心及半径法、上下界限法预测模型来进行区间预测.本研究以台湾某信息公司的笔记型计算机与液晶显示器的周销售额作为实证资料.结果显示,使用机器学习法的SVR相对于传统的回归分析与天真预测法有最佳的预测绩效.
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