大区域内药品销售预测方法研究与仿真

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研究药品未来销售量准确预测问题。在一些大区域中,药品销售网点分布范围比较广泛,销售额差异较大,会造成以此为基础建立的地域参数和单个销售参数维数过高。传统的Hilbert药品销售预测算法需要对相关参数进行内积运算,造成数据量过大,导致药品实际销售结果与预测结果在时间上存在滞后,降低了药品销售预测的准确率。提出了一种遗传算法优化支持向量机的药品销售预测方式。利用滞后补偿支持向量机,获取药品销售预测支持函数;建立药品销售预测滞后补偿规则,从而准确预测出药品销售相关参数。实验证明,利用该方法对大区域内药品销售预测方式进行预测,提高了药品销售预测的准确率,取得了令人满意的效果。
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