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基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型
被引量:
12
1
作者
谢颖
高犁难
石振武
《中外公路》
北大核心
2007年第3期242-245,共4页
由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机...
由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。
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关键词
公路工程造价预测
统计学习理论
最小二乘支持向量机
下载PDF
职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型
被引量:
12
1
作者
谢颖
高犁难
石振武
机构
东北林业大学
哈尔滨市新阳开发建设指挥部
出处
《中外公路》
北大核心
2007年第3期242-245,共4页
基金
2004年东北林业大学科研基金资助项目
文摘
由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。
关键词
公路工程造价预测
统计学习理论
最小二乘支持向量机
分类号
U415.1 [交通运输工程—道路与铁道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型
谢颖
高犁难
石振武
《中外公路》
北大核心
2007
12
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