【摘要】：采用1981～2002年的福建省GDP數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)(SVM)的訓(xùn)練目標(biāo),以各期前三年的GDP作為輸入向量構(gòu)成訓(xùn)練樣本。首先利用格子搜索法獲得支持向量機(jī)模型中的參數(shù)(C,γ,ε)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。然后用訓(xùn)練所得模型對(duì)2003、2004、2005三年的福建省GDP進(jìn)行測(cè)試,平均測(cè)試精度達(dá)98.12%�？梢哉J(rèn)為支持向量機(jī)具有較強(qiáng)的泛化能力,在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中具有較高的精度,從而可用于未來實(shí)際GDP的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The GDP data of Fujian Province from 1981 to 2002 are used as the training target of support vector machine (SVM). The GDP of the first three years of each period is used as the input vector to form the training sample. Firstly, the parameters (C, 緯, 蔚) of support vector machine (SVM) model are trained by lattice search method. Then the GDP of Fujian Province was tested by using the model of 2003 / 2004,2005.The average accuracy of the test was 98.12. It can be considered that support vector machine (SVM) has strong generalization ability and high precision in macroeconomic prediction, so it can be used to predict actual GDP in the future.
【作者單位】： 福州大學(xué)管理學(xué)院 福州大學(xué)管理學(xué)院
【基金】：福建省教育廳基金資助(JA06022S)
【分類號(hào)】：F222.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2187046