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.
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