基于最小二乘支持向量机的企业库存预测方法

刘明; 徐晓敏

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基于最小二乘支持向量机的企业库存预测方法

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针对目前常用的基于神经网络的库存预测方法存在收敛速度慢或不收敛、存在局部极小值、网络结构选择具有随机性且对小样本库存预测容易出现过学习现象等问题,提出了基于最小二乘支持向量机的企业库存预测算法.通过结合某公司的库存实际计算以及与其他预测方法进行比较,通过仿真试验和实际数据验证,该算法计算简单,且具有更好适应性和很好的鲁棒性等特点.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2014年第4期|60-63|共4页
作者
刘明; 徐晓敏;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院,北京,100192;

北京信息科技大学信息管理学院,北京,100192;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
最小二乘支持向量机; 库存预测; 神经网络;

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