基于具有自适应分段损失函数支持向量机的产品销售预测模型 (2015年)

针对产品销售时序包含噪声的数据特征，提出一种基于自适应分段损失函数的支持向量机模型（ASε-SVM）. ASε-SVM为每个样本点赋一个单独的不敏感损失值，以此降低模型对包含较大噪声的样本点的依赖性，并从理论上证明了该方法可增强模型部分的泛化性能. 将ASε-SVM与ε-SVM共同应用于处理一个数值算例和一个汽车销售预测实例中，仿真实验结果表明，ASε-SVM是有效可行的，可获得比ε-SVM更精确的预测结果.