基于PCA-SVM的廉租房PPP融资风险预测

发布时间：2017-05-29 14:07

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【摘要】：为提高廉租房PPP融资风险预测的精度,提出一种基于PCA-SVM的廉租房PPP融资风险预测模型。首先应用主成分分析(PCA)对廉租房PPP融资风险指标进行降维处理,消除指标间的冗余;进而将降维后的指标作为支持向量机(SVM)的输入,运用支持向量机完成对廉租房PPP融资风险预测。工程实例证明该模型可提高支持向量机的泛化能力、训练速度及精度。
【作者单位】： 青岛理工大学管理学院;远洋地产青岛公司;
【关键词】： 廉租房 PPP 融资风险预测 PCA SVM
【基金】：山东省自然科学基金项目(ZR2011GL021)
【分类号】：F283;F299.23
【正文快照】： 在廉租房建设过程中,采用PPP融资能解决政府资金不足问题,但廉租房PPP融资周期较长、政策易变化、赢利低等特点造成廉租房PPP融资充满 风险,影响了廉租房在全国范围内的推广。因此,对廉租房PPP融资风险进行科学预测具有十分重要的意义。 廉租房PPP融资风险评价是一个多属性

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本文编号：405033