| 基于支持向量机的中国工业增加值预测研究 |
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| 引用本文： | 徐智勇,孙林岩,郭雪松.基于支持向量机的中国工业增加值预测研究[J].运筹与管理,2008,17(3). |
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| 作者姓名： | 徐智勇 孙林岩 郭雪松 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049
2. 西安交通大学,公共行政与管理学院,陕西,西安,710049 |
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| 摘 要： | 工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标。由于其受多种因素影响，对其预测相对困难。本文提出运用时间序列预测方法对其预测，并利用支持向量机和微分进化算法（differential evolution，DE）相结合的方法对中国工业增加值数据进行预测。数据仿真显示该模型比核主成分分析的最小二乘支持向量机（KPCA-LS-SVM）以及岭回归（ridge regression，RR）具有更高的预测精度。
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| 关 键 词： | 工业经济 趋势预测 支持向量机 |
Study on Forecast of Value-added of Industry in China Based on SVM |
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| XU Zhi-yong,SUN lin-yan,GUO Xue-song.Study on Forecast of Value-added of Industry in China Based on SVM[J].Operations Research and Management Science,2008,17(3). |
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| Authors: | XU Zhi-yong SUN lin-yan GUO Xue-song |
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