文献类型：期刊文章

作　　者：魏宏业[1] 王建华[2] 何崴[3]

机构地区：[1]中国联合通信有限公司北京分公司,北京100038 [2]兰州理工大学国际经济管理学院,730050 [3]中国航天科技集团,北京100854

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：国家自然基金资助项目(60172063)教育部博士点基金项目(20010004004)

年　　份：2005

卷　　号：17

期　　号：1

起止页码：33-36

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005098866830)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,针对企业销售量预测问题,利用支持向量机构建其预测模型,对预测模型进行了仿真及对比实验,证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论,同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。

关 键 词：销售量 统计学习理论 支持向量回归 预测  

分 类 号：TP391.9]