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基于支持向量机的福建省GDP预测研究
被引量:
4
1
作者
陈珊
向小东
《价值工程》
2008年第2期18-20,共3页
采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的...
采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的福建省GDP进行测试,平均测试精度达98.12%。可以认为支持向量机具有较强的泛化能力,在宏观经济预测中具有较高的精度,从而可用于未来实际GDP的预测。
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关键词
支持向量机
格子搜索法
GDP
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职称材料
题名
基于支持向量机的福建省GDP预测研究
被引量:
4
1
作者
陈珊
向小东
机构
福州大学管理学院
出处
《价值工程》
2008年第2期18-20,共3页
基金
福建省教育厅基金资助(JA06022S)
文摘
采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的福建省GDP进行测试,平均测试精度达98.12%。可以认为支持向量机具有较强的泛化能力,在宏观经济预测中具有较高的精度,从而可用于未来实际GDP的预测。
关键词
支持向量机
格子搜索法
GDP
Keywords
support vector machine
grid-search
GDP
分类号
F124.7 [经济管理—世界经济]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的福建省GDP预测研究
陈珊
向小东
《价值工程》
2008
4
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