公开(公告)号：CN106779797A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201610991870.9

申请日：2016-11-10

Applicant: 重庆医药数据信息科技有限公司 ,  重庆大学

Inventor： 刘震 ,  冯永 ,  彭识路 ,  刘成 ,  丁彦丹

IPC: G06Q30/02

CPC classification number: G06Q30/0202

Abstract: 本发明提出了一种基于反比例多项式函数萤火虫优化算法的支持向量机药品预测方法，包括如下步骤：S1，获取药品销售数量数据生成学习样本；S2，确定SVM的常数c和核函数σ的取值范围，以及迭代结束条件即迭代次数；S3，初始FA算法，根据每一次迭代计算萤火虫光强值I，判断是否对萤火虫光强度I进行位置更新；S4，判断迭代结束条件，找到最优二维向量(c,g)，将该最优二维向量(c,g)代入SVM向量机进行训练和验证，对学习样本进行调整，最终得到药品销售预测结果。

公开(公告)号：CN106504030A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610991652.5

申请日：2016-11-10

Applicant: 重庆医药数据信息科技有限公司

Inventor： 刘震 ,  彭识路 ,  冯永 ,  龙海平 ,  丁彦丹

IPC: G06Q30/02 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

CPC classification number: G06Q30/0202 ,  G06K9/6269 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于混沌正弦映射的花朵授粉优化算法的支持向量机药品预测方法，该方法包括：A、收集某类药品2012至2016年的销售量，生成学习样本；B、确定SVM的常数c和核函数σ的取值范围，以及迭代结束条件；C、根据混沌正弦映射方程计算P，初始n朵花种群的位置，确定初始的最优解位置g*；D、判断进行全局授粉或局部授粉，并且是否更新g*，E、若g*连续迭代m(m∈t)次以后没有更新，将 进行k次迭代，最后将此混沌序列反归一化生成经过混沌正弦映射的最优值序列；F、综合结果，将最终g*＝(c,g)带入SVM向量机，进行模型训练和验证，根据预测结果，对学习样本进行调整，最终最优预测发明方法。