基于PLS-GA-SVR的区域经济预测模型及实证

文章提出了一种将偏最小二乘法（PLS）、遗传算法（GA）和支持向量回归（SVR）相结合的预测算法。首先，为了解决多元回归中存在的多重共线性问题，采用偏最小二乘法选取回归变量的主成分；然后，利用支持向量回归预测模型对数据进行训练，利用遗传算法获得更好的预测模型参数，以解决传统支持向量机预测模型中的参数选取困难的问题；最后，利用优化的预测模型对区域经济发展进行预测。结果表明，该算法在预测精度上优于其他预测模型，能够准确预测未来区域经济发展趋势。