支持向量回歸機在藥品銷售預測中的分析及應用.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在現(xiàn)代企業(yè)中的廣泛應用,使得企業(yè)信息化進程處于不斷完善的階段。然而,蘊藏在企業(yè)長期積累的大量數(shù)據(jù)中、對企業(yè)決策有利的“知識”并未得到有效地使用。數(shù)據(jù)挖掘技術的出現(xiàn),恰恰解決了這種矛盾。目前數(shù)據(jù)挖掘技術研究應用到多個領域,涵蓋的范圍包括金融、電力、電信、交通等諸多領域。預測作為數(shù)據(jù)挖掘技術的一個重要組成部分也受到企業(yè)和研究學者的關注。
　　在當今社會中,較為準確的預測具有重要的作用,它可以幫助企業(yè)或單位作出正確的決策從

2、而帶動其發(fā)展。對于銷售行業(yè)尤顯重要,對藥品銷售企業(yè)來說正確的預測,使企業(yè)能夠合理的安排企業(yè)進銷存,節(jié)約成本,達到利益最大化有著更為重要的意義。盡管預測十分重要,但要得到高質(zhì)量的預測結果卻并非易事。如何選取合適的數(shù)據(jù)挖掘技術就成為保證預測質(zhì)量的基礎。
　　支持向量機作為數(shù)據(jù)挖掘中的新技術,基于結構風險最優(yōu)化理論解決了其他技術的“過學習”現(xiàn)象,并運用核函數(shù)避免了“維數(shù)災難”,并在多個領域預測中表現(xiàn)出不錯的性能。本文主要通過對支持向量機