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支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,针对企业销售量预测问题,利用支持向量机构建其预测模型,对预测模型进行了仿真及对比实验,证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论,同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。
销售量预测的支持向量机建模及参数选择研究
【摘 要】
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支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,针对企业销售量预测问题,利用支持向量机构建其预测模型,对预测模型进行了仿真及对比实验,证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论,同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。
【机 构】
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中国联合通信有限公司北京分公司,兰州理工大学国际经济管理学院,中国航天科技集团
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2005年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目
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