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准确的需求预测是装备保障链敏捷运行的重要条件。针对装备保障链需求预测过程中,需求不确定、样本数量较少的实际情况,采用了一种新的预测方法——支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本、非线性的学习问题。建立了装备保障链需求预测的支持向量机模型。并以某物资的需求预测为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比传统的方法有更好的预测精度。