【摘 要】
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随着农业机械的快速发展,对备件需求量进行预测是保证农业机械及时维修的关键。根据农机备件的特点,本文提出应用PCA-SVR方法进行农机备件需求预测。首先,分析影响备件需求的
【机 构】
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天津理工大学中环信息学院,河北工业大学经济管理学院,天津理工大学管理学院
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随着农业机械的快速发展,对备件需求量进行预测是保证农业机械及时维修的关键。根据农机备件的特点,本文提出应用PCA-SVR方法进行农机备件需求预测。首先,分析影响备件需求的因素,建立影响农机备件需求量的指标体系;其次,构建PCA-SVR预测模型;最后,针对某品牌农机备件开展实证研究,将影响农机备件需求量的9个因素通过PCA降维成4个主成分,随后应用SVR方法进行预测,研究结果表明,该方法的预测值与实际情况相比误差较小,本文提出的PCA-SVR方法在MAE、RMSE和MAPE值分别是950.86、1424.7
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