基于SVM的烟草销售量预测

• 作者: 丁福利 刘璐 孙立民
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 烟草销售量预测 支持向量机 多维时间序列
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 134-137
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.162026

摘要

烟草销售量预测能为烟草生产、运输、配送提供指导,使烟草行业能更好地适应市场需求.烟草销售量受众多因素的影响,具有季节性和周期性规律,传统的线性模型难以进行准确的预测.基于支持向量机建立烟草销售量的多维时间序列模型,实验结果表明,该模型具有较高的预测精度,能够准确地反映烟草销售量的变化趋势.对比实验也表明,所提出的方法比其它几种方法预测精度高,可以为烟草行业的销售管理提供科学依据,具有实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立民	烟台大学计算机与控制工程学院	21	129	6.0	11.0
2	刘璐	烟台大学计算机与控制工程学院	4	4	1.0	2.0
3	丁福利	烟台大学计算机与控制工程学院	4	32	3.0	4.0