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一种基于RS-LSSVM的经济景气指数预测模型
引用本文:张大斌,彭森,凡华农.一种基于RS-LSSVM的经济景气指数预测模型[J].统计与决策,2013(3):4-6.
作者姓名:张大斌  彭森  凡华农
作者单位:1. 华中师范大学信息管理学院,武汉430079;中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京100190
2. 华中师范大学信息管理学院,武汉430079;中冶南方工程技术有限公司,武汉430223
3. 华中师范大学信息管理学院,武汉,430079
基金项目:国家自然科学基金资助项目(70971052);华中师范大学中央高校科研业务费项目(CCNU09B01003)
摘    要:为了消除经济景气指数系统中指标冗余及非线性预测困难等问题,文章利用粗糙集约简原理及支持向量机非线性预测特性,提出一种粗糙集与最小二乘支持向量机混合预测模型RS-LSSVM.模型运用粗糙集约简样本数据空间的维数,加快LSSVM的训练速度和模型的精度,又能弥补粗糙集方法在实际应用过程中噪声敏感问题.最后通过我国工业企业景气指数实证分析及与BP神经网络预测相比较,验证了该预测模型的有效性.

关 键 词:经济景气指数  粗糙集  最小二乘支持向量机  预测
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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