![](/images/graphics-bg.png)
Applying Different Independent Component Analysis Algorithms and Support Vector Regression for IT Chain Store Sales Forecasting
المؤلفون المشاركون
Lu, Chi-Jie
Wu, Jui-Yu
Dai, Wensheng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Sales forecasting is one of the most important issues in managing information technology (IT) chain store sales since an IT chain store has many branches.
Integrating feature extraction method and prediction tool, such as support vector regression (SVR), is a useful method for constructing an effective sales forecasting scheme.
Independent component analysis (ICA) is a novel feature extraction technique and has been widely applied to deal with various forecasting problems.
But, up to now, only the basic ICA method (i.e., temporal ICA model) was applied to sale forecasting problem.
In this paper, we utilize three different ICA methods including spatial ICA (sICA), temporal ICA (tICA), and spatiotemporal ICA (stICA) to extract features from the sales data and compare their performance in sales forecasting of IT chain store.
Experimental results from a real sales data show that the sales forecasting scheme by integrating stICA and SVR outperforms the comparison models in terms of forecasting error.
The stICA is a promising tool for extracting effective features from branch sales data and the extracted features can improve the prediction performance of SVR for sales forecasting.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dai, Wensheng& Wu, Jui-Yu& Lu, Chi-Jie. 2014. Applying Different Independent Component Analysis Algorithms and Support Vector Regression for IT Chain Store Sales Forecasting. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049640
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dai, Wensheng…[et al.]. Applying Different Independent Component Analysis Algorithms and Support Vector Regression for IT Chain Store Sales Forecasting. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049640
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dai, Wensheng& Wu, Jui-Yu& Lu, Chi-Jie. Applying Different Independent Component Analysis Algorithms and Support Vector Regression for IT Chain Store Sales Forecasting. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049640
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049640
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)