基于人工免疫机理和LS-SVM的顾客需求重要度预测

摘要：

为了提高质量功能配置过程的动态决策水平,实现顾客需求重要度的有效预测,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立顾客需求重要度预测模型,并结合人工免疫机理,以LS-SVM模型参数为抗体、顾客需求重要度预测误差为抗原,采用克隆算法完成顾客需求重要度LS-SVM预测模型参数的免疫优化选择.文中还以数控瓦楞纸板印刷模切机顾客需求重要度预测为例验证了所提方法的可行性,并与基于灰色模型和神经网络模型的顾客需求重要度预测方法进行了比较,结果表明,所提出的基于人工免疫机理与LS-SVM的顾客需求重要度预测方法可行,且预测效果较好.

关键词：质量功能配置、顾客需求、重要度预测、人工免疫、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省重大科技专项2009A080202004;广东省粤港关键领域重点突破项目2011BZ100012

在线出版日期：2013-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94