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基于SVM的年度收入预测模型研究 被引量:4

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摘要 文章根据影响年度收入的主要因素,通过人口普查数据的年龄、教育程度、每周工作时数和性别特征进行学习,建立了年度收入与其影响因素之间的非线性关系支持向量机预测模型。运用所建立的模型对UCI真实数据集进行了4种核函数实验研究,交叉验证实验结果表明,该年度收入预测模型是有效的,并且基于径向基函数核的支持向量分类机对于年度收入进行预测具有较高的预测精度。
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第17期24-26,共3页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(61263034) 贵州省科学技术联合基金资助项目(LKM[2011]08)
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参考文献13

  • 1[CristlaniniN,Shawe—taylorJ.支持向量机导论[M].(李国正等译).北京:电子工业出版社,2004.
  • 2Cao L J, Tay F E H. Support Vector Machine with Adaptive Parame- ters in Financial Time Series Forecasting[J].IEEE Trans on Neural Network, 2003,14(6).
  • 3Huang Wei, Nakamori Y, Wang Shou-yang. Forecasting Stoek Market Movement Direction with Support Vector Maehine[J].Computer and Operations Research, 2005,32(10).
  • 4Gao C W, Bompard E, Napoli R, et al. Price Forecast in the Competi- tive Electricity Market by Support Vector Maehine[J].Physica A: Sta- tistical Mechanics and its Applications, 2007, 382(1).
  • 5VapnikVN.统计学习理论的本质[M].张学工译.北京:清华大学出版社.2004.
  • 6Hila M. Allocation Rules and their Error Rates[J].Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 1966, 28(1).
  • 7Lachenbrucha P A, Mickeya M R. Estimation of Error Rates in Dis- criminant Analysis[J].Technometrics, 1968, 10(1).
  • 8Lee M M S, Keerthi S S, ONG C J, et al. An Efficient Method for Com- puting Leave-one-out Error in Support Vector Machines with Gauss- Jan Kernels[J].IEEE Transactions on Neural Networks, 2004, 15(3).
  • 9DUHaifeng,GONGMaoguo,JIAOLicheng,LIURuochen.A novel algorithm of artificial immune system for high-dimensional function numerical optimization[J].Progress in Natural Science:Materials International,2005,15(5):463-471. 被引量:18
  • 10Jonathan P, Krzanowski W J, Mccarthy W V. On the Use of Cross-validation to Assess Performance in Multivariate Prediction [J]. Statistics and Computing, 2000, 10(3).

二级参考文献1

共引文献17

同被引文献35

引证文献4

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