基于多变量支持向量机的供应链需求预测分析

• 作者: 刘垭 唐金环 荆浩
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 经济
• 关键词: 供应链需求预测 Agent系统 多变量支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 供应链与物流系统工程
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: F252
• 语种: 中文

摘要

在供应链中,市场需求往往受到多个因素的影响,单一变量的预测方法已经无法达到预测期望.为了提高预测精度,削弱牛鞭效应,根据Agent理论构建供应链模型,提出一种基于多因素的支持向量机需求预测方法;通过选取主要影响因素,建立多变量SVM预测模型,并利用遗传算法对SVM模型的参数进行优化选择,最后利用算例进行仿真分析.实验结果表明,与单变量支持向量机相比,多变量支持向量机充分考虑影响市场需求的相关因素,最大程度挖掘了数据中的有效信息,提高了供应链需求预测的准确性,从而缓解了供应链中的牛鞭效应.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆浩		44	398	10.0	18.0
2	唐金环		9	0	0.0	0.0
3	刘垭		6	32	3.0	5.0