基于支持向量机集成的营销风险预警模型研究

发布时间：2018-08-28 20:08

【摘要】：建立营销预警机制是企业控制风险的有效途径,利用基于模糊积分的支持向量机集成算法可以构建营销风险预警模型。研究利用Bagging算法能够重新选取训练集增加弱分类器集成差异度的特性来生成个体分类器,最终实现提高模型泛化能力的目的;基于模糊积分算法对各个子分类器进行集成,从而克服了多数投票集成算法未能考虑子支持向量机分类器重要性的缺陷。研究结果表明,基于模糊积分的支持向量机集成算法适合研究具有小样本特征的营销风险预警问题,其效果优于BP神经网络、非集成的SVM和基于最多投票原则集成的SVMS算法。
[Abstract]:Establishing marketing early warning mechanism is an effective way for enterprises to control risks. The marketing risk early warning model can be constructed by using support vector machine ensemble algorithm based on fuzzy integral. The purpose of this paper is to integrate all the sub-classifiers based on the fuzzy integral algorithm, so as to overcome the disadvantage that the majority voting ensemble algorithm fails to consider the importance of the sub-support vector machine classifiers. The result is better than the BP neural network, the non integrated SVM and the SVMS algorithm based on the most voting principle.
【作者单位】： 河北地质大学管理科学与工程学院;
【分类号】：F272.35

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本文编号：2210480