连锁零售企业应急需求预测——基于粗糙集和支持向量机

突发事件发生时,如何提高应急物流能力是连锁零售企业亟待解决的问题。将粗糙集理论引入连锁零售企业应急需求的预测中,建立基于粗糙集与支持向量机的连锁零售企业应急需求预测模型。首先利用粗糙集约减数据,剔除冗余信息,然后把它们作为支持向量机的输入矢量来预测应急需求。结果表明,与传统支持向量机模型相比,新的模型预测精度更高,更能有效预测应急需求。