本文關鍵詞：信息粒化的SVR組合模型在季度GDP中的應用

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【摘要】：針對GDP未來一段時間的變化范圍及走勢進行預測,提出了信息�；惴ㄅc支持向量回歸機算法相結合的時間序列組合預測模型;以1994年第1季度到2013第4季度GDP值模糊�；幚�,對3個模糊參數Low、R、Up,通過交叉實驗訓練尋找支持向量回歸機的最優(yōu)參數,并進行回歸預測,得出GDP在2014年各季度的變化范圍與走勢,與實際比較相吻合,說明算法具有良好的泛化性,能夠作為時序數據的預測模型。
【作者單位】： 太原工業(yè)學院理學系;
【關鍵詞】： 信息�；� 支持向量回歸機 GDP
【基金】：太原工業(yè)學院青年科學基金(2015LQ20)
【分類號】：TP18;F222
【正文快照】： 國內生產總值(GDP)指一個國家或地區(qū)在某時期內生產的所有最終物品和勞務的市場價值,是目前反映經濟發(fā)展狀況的重要指標。準確預測GDP的未來走勢,對于經濟研究、管理、決策等具有重要意義,然而GDP受很多不確定因素影響,雖很難做到預測準確值,但是GDP未來走勢及變化范圍還是能

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6 劉譚t，

本文編號：920860