一种基于支持向量机的卷烟销量预测方法

作者：武牧; 林慧苹; 李素科; 吴明治; 王治国; 吴高峰

来源：烟草科技, 2016, 49(02): 87-91.

DOI：10.16135/j.issn1002-0861.20160214

• 卷烟
• 销量预测
• 支持向量机
• 线性回归方法

为解决现有线性回归方法对市级卷烟销量预测研究效果不佳等问题,基于支持向量机(SVM,Support vector machine)设计并实现了一种市级卷烟销量预测方法。以湖南中烟工业有限责任公司卷烟销量为研究对象,将支持向量机(SVM)方法应用到卷烟销量预测中,提出了基于SVM的卷烟销量预测混合方法(SHPM,SVM-based hybrid prediction method)。将SHPM与线性回归方法、ARIMA(Autoregressive integrated moving average)方法、SVM方法进行了市级卷烟销量预测的对比实验,结果表明:将SVM方法应用到卷烟销量预测中是可行的。在市级卷烟销量预测上,SHPM预测结果误差相比SVM方法降低9.58%,比线性回归方法降低11.83%,比ARIMA方法降低45.79%。因此,SHPM是一种有效的市级卷烟销量预测方法。

• 单位
  北京大学; 湖南中烟工业有限责任公司