文献类型：期刊文章

作　　者：张秀美[1] 孙永剑[2] 郭亮伟[3]

机构地区：[1]杭州万向职业技术学院经济管理系,浙江杭州310023 [2]浙江理工大学先进制造研究所,浙江杭州310018 [3]宁波雅戈尔集团股份有限公司,浙江宁波315153

出　　处：《纺织学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50675208)

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：5

起止页码：141-145

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高服装需求预测精度,充分考虑了服装需求量随季节、气候条件、价格、性别等因素的影响而动态变化的情况,运用模糊理论对相关影响因素进行模糊化处理后,再将这些影响因素作为服装需求量预测函数的输入变量;然后建立了以改进的二乘支持向量机(LS-SVM)方法为主、多方法融合为辅的预测模型,对服装销售量进行动态预测。实际算例验证了这一智能预测模型具有良好的精确性。

关 键 词：最小二乘支持向量机 服装 需求量预测  模糊理论  核函数 大批量定制

分 类 号：TP14] TS941]