本文作者：周鑫；包兴；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2007年20期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：提高解耦点处的产品需求预测精度与可靠性,能够有效降低市场需求的不确定性对整个供应链绩效的负面影响。本文从影响产品需求的主要因素出发,利用最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LS-SVM)对某制造企业的一产品族进行需求预测分析。结果表明,LS-SVM的学习速度、非线性预测及泛化能力均要优于传统神经网络算法,该法在需求预测领域中具有广泛的应用前景。
【论文正文预览】：需求预测是以柔性制造和快速响应为特点的大规模定制产品生产的开始,也是敏捷化供应链模式中的上下游企业间协调生产的触发器。终端市场的产品需求信息能够无失真地传递到供应链中的某个结点,该点就称之为解耦点。供应链中的核心企业都可以是解耦点,如核心供应商、制造商和分
【文章分类号】：F273.2;F224
【稿件关键词】：需求预测解耦点最小二乘支持向量机供应链
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【稿件标题】：ls svm 回归预测代码|基于LS-SVM的产品需求预测
【作者单位】：上海海事大学交通运输学院上海交通大学安泰经济管理学院
【发表期刊期数】：《商场现代化》2007年20期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：周鑫；包兴；

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