一种基于支持向量机的卷烟销量预测方法

• 作者: 吴明治 吴高峰 李素科 林慧苹 武牧 王治国
• 来源期刊: 烟草科技
• 学科: 经济
• 关键词: 卷烟 销量预测 支持向量机 线性回归方法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 设备与仪器
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: F224
• 字数: 4579字
• 语种: 中文

摘要

为解决现有线性回归方法对市级卷烟销量预测研究效果不佳等问题,基于支持向量机(SVM,Support vector machine)设计并实现了一种市级卷烟销量预测方法.以湖南中烟工业有限责任公司卷烟销量为研究对象,将支持向量机(SVM)方法应用到卷烟销量预测中,提出了基于SVM的卷烟销量预测混合方法(SHPM,SVM-based hybrid prediction method).将SHPM与线性回归方法、ARIMA(Autoregressive integrated moving average)方法、SVM方法进行了市级卷烟销量预测的对比实验,结果表明:将SVM方法应用到卷烟销量预测中是可行的.在市级卷烟销量预测上,SHPM预测结果误差相比SVM方法降低9.58%,比线性回归方法降低11.83%,比ARIMA方法降低45.79%.因此,SHPM是一种有效的市级卷烟销量预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林慧苹	北京大学软件与微电子学院	8	153	7.0	8.0
2	李素科	北京大学软件与微电子学院	8	93	5.0	8.0
3	吴高峰		3	20	2.0	3.0
4	王治国		3	10	1.0	3.0
5	武牧	北京大学软件与微电子学院	1	10	1.0	1.0
6	吴明治	北京大学软件与微电子学院	1	10	1.0	1.0