| 基于粗集支持向量机的区域经济走势预测方法 |
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| 引用本文： | 林健,朱帮助.基于粗集支持向量机的区域经济走势预测方法[J].计算机仿真,2008,25(10). |
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| 作者姓名： | 林健 朱帮助 |
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| 作者单位： | 1. 北京航空航天大学经济管理学院,北京,100083
2. 北京航空航天大学经济管理学院,北京,100083;五邑大学管理学院,广东,江门,529020 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，广东省科技厅科技计划 |
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| 摘 要： | 针对区域经济预测中多属性而支持向量机方法无法有效选择的问题,提出了一个基于粗集理论和支持向量机的区域经济走势预测方法.方法利用粗集理论在处理多属性数据方面的优势对区域经济走势预测的条件属性进行约简,约简后的数据进入支持向量机的预测系统,从而减少了支持向量机的训练数据,在一定程度上克服了支持向量机方法处理速度慢的缺点.将方法应用于某区域经济走势预测中,获得了较好的预测结果.实证结果表明,方法具有较好的预测能力,与标准支持向量机方法相比,方法具有明显的优势.
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| 关 键 词： | 区域经济走势 预测 粗集 支持向量机 |
Forecasting Regional Economic Tendency Using Rough Sets-Based Support Vector Machines |
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| LIN Jian,ZHU Bang-zhu.Forecasting Regional Economic Tendency Using Rough Sets-Based Support Vector Machines[J].Computer Simulation,2008,25(10). |
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| Authors: | LIN Jian ZHU Bang-zhu |
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| Affiliation: | LIN Jian1,ZHU Bang-zhu1,2(1.School of Economics , Management,Beijing University of Aeronautics , Astronautics,Beijing 100083,China,2. School of Management,Wuyi University,Jiangmen Guangdong 529020,China) |
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| Abstract: | In order to resolve the problem of how to select the variables for support vector machines (SVM) of regional economic forecasting, a hybrid forecasting method, rough sets based support vector machines (RSSVM) model, is presented for forecasting regional economic tendency. In this hybrid approach, rough sets (RS) are used for variable selection in order to reduce the model complexity of support vector machines (SVM ) and improve the speed of SVM, and then the SVM is used to identify regional economic movemen... |
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| Keywords: | Regional economic tendency Forecasting Rough sets Support vector machines |
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