面向大批量定制的基于改进的LS-SVM服装需求预测模型

为提高服装需求预测精度，充分考虑了服装需求量随季节、气候条件、价格、性别等因素的影响而动态变化的情况，运用模糊理论对相关影响因素进行模糊化处理后，再将这些影响因素作为服装需求量预测函数的输入变量；然后建立了以改进的二乘支持向量机(LS-SVM)方法为主、多方法融合为辅的预测模型，对服装销售量进行动态预测。实际算例验证了这一智能预测模型具有良好的精确性。