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系統識別號 U0002-2706201114130400
中文論文名稱 應用灰色支援向量自我迴歸於新產品之需求銷售預測-以iPhone為例
英文論文名稱 Demand Forecasting Analysis for iPhone Using Grey Support Vector Auto Regression Model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 管理科學研究所碩士班
系所名稱(英) Graduate Institute of Management Science
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 林俊延
研究生英文姓名 Jyun-Yan Lin
學號 698620373
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-05-31
論文頁數 76頁
口試委員 指導教授-曹銳勤
委員-傅敬群
委員-陳水連
中文關鍵字 支援向量迴歸  灰色理論  科技預測  灰色支援向量迴歸 
英文關鍵字 support vector regression (SVR)  grey theory  technology forecasting  grey support vector regression 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 因iPhone手機熱賣,打開了一股智慧型手機的風潮,智慧型手機市場的無限商機且市場的發展快速,使得iPhone手機的銷售需求預測,對於相關產業及蘋果公司的市場評估、投資經營和經營管理都具有相當的必要性。
由於iPhone新上市產品的銷售量數據資料少且不確定,因此本研究採用灰色理論分析適用於少數不確定問題的優點及支援向量迴歸中支援向量及容忍誤差的分析概念,提出利用結合灰色預測和支援向量迴歸兩者優點的模型“灰色支援向量迴歸模式”並結合自我向量迴歸的概念,預測新產品的銷售需求,希望可以藉此提高預測的精準度;並以MAPE及本研究所提出方法的作為預測績效衡量指標。實證結果顯示AutoGSVR模式(MAPE=11.69%)表現優於GSVR模式(MAPE=12.99%)、簡單迴歸模式(MAPE=18.06%)、指數平滑模式(MAPE=27.38%)及GM(1,1)模式(MAPE=13.06%),並可成功外插預測2011年第二季的iPhone手機銷售數字,MAPE值可達0.01%。
英文摘要 The surprising boom of iPhone series has led the trend of smartphones. There are infinite business opportunities in the smartphone market and the market grows so fast, so it is significant for us to keep an eye on the development of smartphone market. The forecast of iPhone demand is necessary in the market assessment, investment and management of relevant industries and Apple Computer, Inc.
Because the iPhone new going on the market product's sales volume data information are few, and is indefinite, therefore this research uses the grey theory analysis to be suitable in the minority indefinite question merit and in the support vector return supports the vector and the tolerance error's analysis concept, proposed that forecasts and the support vector using the union gray returns both merit the model “the gray support vector return pattern” and unifies the self-vector return the concept, forecast that the new product the sales demand, hoped may take advantage of the enhancement forecast accurate; And proposes the method achievement forecast achievements weight target by MAPE and this research institute.
The real diagnosis result showed that the AutoGSVR model (MAPE=11.69%) showed significantly better than GSVR model (MAPE=12.99%), simple regression model (MAPE=18.06%), single exponential smoothing model (MAPE=27.38%) and GM(1,1) model (MAPE=13.06%), and can successfully extrapolation forecast that in 2011 the second season the iPhone handset sale digit, the MAPE values up to 0.01%.
論文目次 目錄 I
圖目錄 III
表目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的與動機 4
1.3研究架構與流程 6
第二章文獻探討 8
2.1預測科技發展之相關文獻 8
2.2預測理論之文獻 15
2.3灰預測之相關文獻 22
第三章 研究方法 27
3.1 支援向量機 27
3.2支援向量迴歸(SVR)與其最適化問題 27
3.3 支援向量迴歸之參數設定 33
3.4灰色理論 35
3.5預測模式評估準則 41
3.6向量自我迴歸模型 42
第四章 模型分析 44
4.1灰色支援向量迴歸模型之建構 44
4.2灰色支援向量迴歸模型之分析 47
4.3灰色支援向量複迴歸模型 50
第五章 實證分析 54
5.1預測模型建構與資料前置處理 54
5.2預測模型建構與求解 55
5.3敏感度分析 59
第六章 結論與建議 68
6.1結論 68
6.2管理意涵 69
6.3未來研究方向 70
參考文獻 72

圖目錄
圖1-1研究流程圖 7
圖2-1技術發展預測方法 14
圖3-1導入ε−不敏感損失函數的支援向量迴歸 30
圖3-2傳統線性迴歸與支援向量迴歸之比較圖 31
圖5-1灰色支援自我向量迴歸之預測結果 57
圖5-2各方式預測iPhone銷售需求之結果 59
圖5-3改變σ值預測iPhone數量之結果(σ=0.1) 60
圖5-4改變σ值預測iPhone數量之結果(σ=3) 61
圖5-5改變ε值預測iPhone數量之結果(ε=0.01) 62
圖5-6改變C值預測iPhone數量之結果(C=5) 63
圖5-7改變C值預測iPhone數量之結果(C=0.05) 64
圖6-1 iPhone手機銷售預測成長趨勢 68




表目錄
表1-1 四大手機系統整合分析 4
表2-1傳統預測方法整理與分析表 24
表5-1灰色支援自我向量迴歸之計算結果 56
表5-2灰色支援向量預測結果 57
表5-3各方式預測iPhone銷售需求之結果 58
表5-4 變動σ值iPhone預測結果 60
表5-5變動ε值之預測結果 62
表5-6 更改C值之iPhone預測結果 65
表5-7更改標準化方法之iPhone預測結果 66
表5-8更改核函數之iPhone預測結果 67


參考文獻 一、中文部分
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