支持向量回归机在药品销售预测中的分析及应用
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10页 |
| ·支持向量机简介 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究方案及论文结构 | 第13-14页 |
| 2 药品销售预测的意义及分析方法 | 第14-21页 |
| ·销售预测的基本理论 | 第14-18页 |
| ·影响销售预测的相关因素 | 第14-16页 |
| ·销售预测的步骤 | 第16-18页 |
| ·药品销售预测的意义 | 第18-19页 |
| ·药品销售预测的分析方法 | 第19-21页 |
| 3 支持向量机的基本理论 | 第21-30页 |
| ·统计学习理论 | 第21-24页 |
| ·VC 维 | 第21-22页 |
| ·推广性的界 | 第22页 |
| ·结构风险最小化 | 第22-24页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第24-28页 |
| ·最优分类面 | 第24-26页 |
| ·核函数 | 第26-28页 |
| ·几种支持向量机算法的介绍 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于支持向量机回归预测的应用 | 第30-43页 |
| ·回归分析 | 第30页 |
| ·支持向量回归机 | 第30-33页 |
| ·核函数的选取 | 第32-33页 |
| ·其他主要参数 | 第33页 |
| ·基于支持向量回归机的预测模型的设计 | 第33-35页 |
| ·数据样本的选取与预处理 | 第34页 |
| ·预测模型的选取与参数的确定 | 第34-35页 |
| ·预测结果的评价方法 | 第35页 |
| ·基于支持向量回归机的药品销售预测 | 第35-42页 |
| ·LibSVM 软件介绍 | 第35-36页 |
| ·感冒类药品的销售数据选取及预处理 | 第36-39页 |
| ·对预测模型的参数寻优 | 第39-40页 |
| ·训练预测模型并对样本进行预测 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
