针对产品销售时序具有多维度,非线性的特征,通过设计了一种扩展的RBF核函数,将其应用于支持向量机中,得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine);同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中,并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机(MS-SVM: Multi-scale support vector machine)进行了比较。 实验结果表明本文提出的方法是有效可行的,所获方法的预测精度优于参与比较的其它三种方法
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