基于支持向量机的备件需求预测研究

• 作者: 朱良明 董琪 赵建忠 隋江波
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 社会科学
• 关键词: 支持向量机 备件 需求预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 509-512,585
• 页数: 5页
• 分类号: G250.72
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.001

摘要

针对传统以统计学为基础的预测方法难以解决小样本预测精度不高的实际问题,将支持向量机回归原理应用到备件需求预测领域,构建基于支持向机备件需求预测模型,以及需求预测结果准确率的评价指标.以实际数据为例,分别运用了指数平滑法、网格搜索法优化参数的支持向量机和遗传算法优化参数的支持向量机进对重点备件的需求量进行预测,验证了遗传算法优化的支持向量机预测性能的先进性.结果证明将支持向量机理论应用到备件保障领域具有重要的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建忠		80	223	8.0	11.0
2	隋江波		16	32	4.0	5.0
3	董琪		23	89	6.0	8.0
4	朱良明		11	30	4.0	5.0