基于SVM的短生命周期产品需求预测模型--《华中科技大学》2009年硕士论文
基于SVM的短生命周期产品需求预测模型
【摘要】：
对于短生命周期产品而言,由于其生命周期短、采购提前期长等特点,要求企业在产品上市之前就要对其需求进行预测,这样才可以在本来就不长的生命周期中指导企业的生产,提高企业竞争力。由于短生命周期产品需求的预测缺乏历史数据或根本没有历史数据,因此进行需求预测不可能依靠大量的产品需求数据,从而预测具有很大的难度。这表明预测需要综合考虑其他的影响因素,发现数据。以往对于短生命周期产品进行预测,主要是借助扩散模型如Bass模型和Norton模型,但是面对短生命周期产品,扩散模型存在其不足。
本文首先分别总结国内外在短生命周期产品的需求预测以及使用支持向量机方法预测方面的研究。然后在短生命周期产品缺乏历史数据的情况下提出了使用支持向量机的方法进行了需求的预测。为了充分考虑短生命周期产品的季节性,在预测模型中引入需求的季节系数。同时考虑到扩散模型在短生命周期产品的需求预测中的良好效果,引入Bass模型的预测值作为输入向量,以达到修正模型预测结果的目的。将这些影响因素综合考虑,建立预测模型对需求进行预测。针对每一个需要预测的时期选择不同的训练样本和预测样本,建立SVM需求预测模型,通过仿真方法确定模型的相关参数,得到回归决策函数,对需求进行预测。通过使用NMSE等相关指标和相关文献中预测方法的比较可以证明,使用SVM进行短生命周期产品需求的预测可以取得很好的效果。接着将Bayes理论引入到SVM需求预测模型,利用Bayes理论进行输入特性向量的自适应选取,对所有的已知信息加以充分利用,从而克服了知识获取不全面的现象,有效地提高了预测精度。
【关键词】：
【学位授予单位】：华中科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2009【分类号】：F224;F274【目录】：
Abstract4-6
1 绪论6-15
1.1 研究背景6-7
1.2 研究的目的和意义7-8
1.3 国内外研究概况8-13
1.4 研究的主要内容和研究路线图13-15
2 支持向量机的学习理论15-21
2.1 支持向量机概述15-16
2.2 支持向量机多分类问题16-18
2.3 支持向量机回归18-21
3 短生命周期产品的SVM 需求预测模型21-32
3.1 短生命周产品的预测21-22
3.2 预测步骤22-24
3.3 预测实例24-32
4 基于贝叶斯理论的SVM 需求预测模型32-40
4.1 贝叶斯理论概述32-33
4.2 基于Bayes 理论的输入特征变量自适应选取33-35
4.3 输入特征变量选取实例35-38
4.4 基于Bayes 和SVM 的产品需求预测38-40
5 总结与展望40-41
参考文献42-46
附录 攻读学位期间发表论文目录46
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