计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2006年
8期
1968-1971
,共4页
衣杨%凌应标%常会友%肖志娇
衣楊%凌應標%常會友%肖誌嬌
의양%릉응표%상회우%초지교
规划算法数学模型%支持向量机%ε-SVR
規劃算法數學模型%支持嚮量機%ε-SVR
규화산법수학모형%지지향량궤%ε-SVR
设计了一个基于支持向量规划的香烟销量预测和销售趋势分析数学模型(LR_ε-SVR和NLR_ε-SVR)及算法(ε-SVR_SP).企业的历史销售情况及企业外部的一些环境和条件作为算法的输入,输出未来一定时期的销量预测数据和销售趋势图.基于非线性核函数的学习算法降低了训练空间向量的维度,从而降低了计算复杂性,减少了对训练学习数据量的要求,提高了计算精度,降低了计算时间.通过模拟实验、实际数据集合实验及与神经网络算法的对比,验证了该算法的精确度和计算效率.
設計瞭一箇基于支持嚮量規劃的香煙銷量預測和銷售趨勢分析數學模型(LR_ε-SVR和NLR_ε-SVR)及算法(ε-SVR_SP).企業的歷史銷售情況及企業外部的一些環境和條件作為算法的輸入,輸齣未來一定時期的銷量預測數據和銷售趨勢圖.基于非線性覈函數的學習算法降低瞭訓練空間嚮量的維度,從而降低瞭計算複雜性,減少瞭對訓練學習數據量的要求,提高瞭計算精度,降低瞭計算時間.通過模擬實驗、實際數據集閤實驗及與神經網絡算法的對比,驗證瞭該算法的精確度和計算效率.
설계료일개기우지지향량규화적향연소량예측화소수추세분석수학모형(LR_ε-SVR화NLR_ε-SVR)급산법(ε-SVR_SP).기업적역사소수정황급기업외부적일사배경화조건작위산법적수입,수출미래일정시기적소량예측수거화소수추세도.기우비선성핵함수적학습산법강저료훈련공간향량적유도,종이강저료계산복잡성,감소료대훈련학습수거량적요구,제고료계산정도,강저료계산시간.통과모의실험、실제수거집합실험급여신경망락산법적대비,험증료해산법적정학도화계산효솔.
