面向大批量定制的基于改进的LS-SVM服装需求预测模型

• 作者: 孙永剑 张秀美 郭亮伟
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 服装 需求量预测 模糊理论 核函数 大批量定制
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 管理与信息化
• 页码范围: 141-145
• 分类号: TP14|TS941
• 字数: 3418字
• 语种: 中文

摘要

为提高服装需求预测精度,充分考虑了服装需求量随季节、气候条件、价格、性别等因素的影响而动态变化的情况,运用模糊理论对相关影响因素进行模糊化处理后,再将这些影响因素作为服装需求量预测函数的输入变量;然后建立了以改进的二乘支持向量机(LS-SVM) 方法为主、多方法融合为辅的预测模型,对服装销售量进行动态预测.实际算例验证了这一智能预测模型具有良好的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙永剑	浙江理工大学先进制造研究所	8	31	3.0	5.0
2	张秀美	杭州万向职业技术学院经济管理系	13	31	4.0	4.0
3	郭亮伟		1	5	1.0	1.0