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支持向量回归机在物价预测上的应用
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作者
纪娟
《现代计算机》
2008年第6期64-66,69,共4页
把时间序列SVM预测模型应用于物价指数的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费和充分挖掘SVM模型适合短期预测的潜力。分析结果表明,无论是拟合情况,还是预测值的检验和物价指数的实际规律来看,都有很高的精度,...
把时间序列SVM预测模型应用于物价指数的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费和充分挖掘SVM模型适合短期预测的潜力。分析结果表明,无论是拟合情况,还是预测值的检验和物价指数的实际规律来看,都有很高的精度,可以作为物价指数预测的一种行之有效的方法。
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关键词
物价指数
svm网络模型
训练样本
预测
下载PDF
职称材料
题名
支持向量回归机在物价预测上的应用
被引量:
1
1
作者
纪娟
机构
成都理工大学信息工程学院
出处
《现代计算机》
2008年第6期64-66,69,共4页
文摘
把时间序列SVM预测模型应用于物价指数的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费和充分挖掘SVM模型适合短期预测的潜力。分析结果表明,无论是拟合情况,还是预测值的检验和物价指数的实际规律来看,都有很高的精度,可以作为物价指数预测的一种行之有效的方法。
关键词
物价指数
svm网络模型
训练样本
预测
Keywords
Consumer Price Index
svm
Network Model
Train Samples
Prediction
分类号
F714.1 [经济管理—产业经济]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
支持向量回归机在物价预测上的应用
纪娟
《现代计算机》
2008
1
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