商业研究
商業研究
상업연구
COMMERCIAL RESEARCH
2013年
12期
27-32
,共6页
现代服务业%竞争力%PCA%SVM
現代服務業%競爭力%PCA%SVM
현대복무업%경쟁력%PCA%SVM
modern service industry%competitiveness%PCA%SVM
本文结合中国现代服务业现状，在构建中国省际现代服务业竞争力评价指标体系的基础上，运用主成分分析（ PCA）和支持向量机（ SVM）相结合的评价模型，对原始指标数据进行标准化处理，并运用支持向量机对中国省际现代服务业竞争力进行评价研究。研究结果表明PCA与SVM相结合的方法具有较好的预测效果，对省际现代服务业竞争力有一定的评价能力。
本文結閤中國現代服務業現狀，在構建中國省際現代服務業競爭力評價指標體繫的基礎上，運用主成分分析（ PCA）和支持嚮量機（ SVM）相結閤的評價模型，對原始指標數據進行標準化處理，併運用支持嚮量機對中國省際現代服務業競爭力進行評價研究。研究結果錶明PCA與SVM相結閤的方法具有較好的預測效果，對省際現代服務業競爭力有一定的評價能力。
본문결합중국현대복무업현상，재구건중국성제현대복무업경쟁력평개지표체계적기출상，운용주성분분석（ PCA）화지지향량궤（ SVM）상결합적평개모형，대원시지표수거진행표준화처리，병운용지지향량궤대중국성제현대복무업경쟁력진행평개연구。연구결과표명PCA여SVM상결합적방법구유교호적예측효과，대성제현대복무업경쟁력유일정적평개능력。
Considering the current situation of modern service industry in China , and based on building China′s provin-cial modern service industry competitiveness evaluation index system , this paper standardizes the original index data u-sing evaluation model combining the principal component analysis (PCA) with support vector machine (SVM).Finally, it uses support vector machine ( SVM) to evaluate provincial modern service industry competitiveness in China .Research results show that method combining PCA with SVM has better prediction effect and has a certain evaluation ability on pro -vincial modern service industry competitiveness .
