基于具有自适应分段损失函数支持向量机的产品销售预测模型
Product sale forecasting method based on support vector machine with adaptive segmented loss function作者机构：东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2015年第30卷第10期
页 面：1803-1809页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(50875046 60934008 61065010) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2242014K10031)
主 题：销售时序 噪声 自适应分段损失函数 支持向量机 预测
摘 要：针对产品销售时序包含噪声的数据特征,提出一种基于自适应分段损失函数的支持向量机模型(ASε-SVM).ASε-SVM为每个样本点赋一个单独的不敏感损失值,以此降低模型对包含较大噪声的样本点的依赖性,并从理论上证明了该方法可增强模型部分的泛化性能.将ASε-SVM与ε-SVM共同应用于处理一个数值算例和一个汽车销售预测实例中,仿真实验结果表明,ASε-SVM是有效可行的,可获得比ε-SVM更精确的预测结果.
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