计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
4期
375-378
,共4页
周子英%段建南%向昌盛%陈茜
週子英%段建南%嚮昌盛%陳茜
주자영%단건남%향창성%진천
支持向量机%区域经济%神经网络
支持嚮量機%區域經濟%神經網絡
지지향량궤%구역경제%신경망락
针对区域经济存在高度的非线性、各指标间存在数据冗余等特征,使得传统的经济预测方法精度较低,为解决上述问题,提出了一个基于主成份分析的支持向量机的区域经济预测模型(PCA-SVM).选择对影响长株潭区域经济发展的各因子进行主成份分析,消除各因子之间的冗余性,从而减少了支持向量机的输入维数,增加了支持向量机预测速度,利用PCA-SVM模型对长株潭2003-2007年经济数据进行了验证性测试和分析,结果表明,相对于各参比模型,PCA-SVM模型预测精度显著提高,是一种高效的区域经济预测模型,为预测研究提供依据.
針對區域經濟存在高度的非線性、各指標間存在數據冗餘等特徵,使得傳統的經濟預測方法精度較低,為解決上述問題,提齣瞭一箇基于主成份分析的支持嚮量機的區域經濟預測模型(PCA-SVM).選擇對影響長株潭區域經濟髮展的各因子進行主成份分析,消除各因子之間的冗餘性,從而減少瞭支持嚮量機的輸入維數,增加瞭支持嚮量機預測速度,利用PCA-SVM模型對長株潭2003-2007年經濟數據進行瞭驗證性測試和分析,結果錶明,相對于各參比模型,PCA-SVM模型預測精度顯著提高,是一種高效的區域經濟預測模型,為預測研究提供依據.
침대구역경제존재고도적비선성、각지표간존재수거용여등특정,사득전통적경제예측방법정도교저,위해결상술문제,제출료일개기우주성빈분석적지지향량궤적구역경제예측모형(PCA-SVM).선택대영향장주담구역경제발전적각인자진행주성빈분석,소제각인자지간적용여성,종이감소료지지향량궤적수입유수,증가료지지향량궤예측속도,이용PCA-SVM모형대장주담2003-2007년경제수거진행료험증성측시화분석,결과표명,상대우각삼비모형,PCA-SVM모형예측정도현저제고,시일충고효적구역경제예측모형,위예측연구제공의거.
