基于SVM核电装备制造业 供应风险预测模型的研究.pdfVIP

23. 电子科技大学学报 （社科版） 2010年 （第12卷） 第5期 管理科学 Journal of UESTC (Social Sciences Edition) Oct.2010,Vol.12,No.5 基于SVM的核电装备制造业 供应风险预测模型研究 □石春生 孟大鹏 [哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001] [摘 要] 基于对核电装备制造业供应风险的因素识别，确立风险预测指标体系；对国内某家 重点核电装备制造企业及其60家供应商进行问卷调研及深度访谈，运用支持向量机及libsvm技术建 立供应风险的预测模型；最后的案例研究表明了该预测体系的可行性与可靠性。 [关键词] 支持向量机; 核电装备; 供应风险; 预测模型 [中图分类号] F253.9 [文献标识码]A [文章编号]1008-8105(2010)05-0023-06 基于大力推进核电工业的战略规划，AP1000进 的SVR模型，需引入e建立损失函数: 程中的中国核电事业面临两大难题：一是加速实现 M （y , f (x ,a )）=L ( y -f （x ,a） ) （1） e 核电技术的自主化，建立独立、完备、有中国特色 （二）支持向量回归机 的核电工业体系；二是如何有效地应对自主化进程 将 SVR 表 述 为 ： 给 定 训 练 样 本 集 中关键部件及物资过度依赖于进口引发的供应风 （x , y ）,x ÎR，i =1,..n ，引入e作为风险函数 i i 险。目前我国尚未实现全部装备的设计、制造自主 l 1 2 化，有20% 的关键装备尚依赖于进口，由此产生的 R[ f ] = w +C . åyi -w.xi -b ei （2 ） 2 i =1 供应质量及交货延迟问题已成为核电工业发展的瓶 引入Lagrange系数: 颈。为化解供应风险、保证物资供应，技术、制造 n n * * * 领域的理论及实践者已纷纷投入精力并取得了相应 Q（a，a）= y （a-a）-e y （a+a）