信息粒化的SVR组合模型在季度GDP中的应用

发布时间：2017-09-26 02:11

  本文关键词：信息粒化的SVR组合模型在季度GDP中的应用

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【摘要】：针对GDP未来一段时间的变化范围及走势进行预测,提出了信息粒化算法与支持向量回归机算法相结合的时间序列组合预测模型;以1994年第1季度到2013第4季度GDP值模糊粒化处理,对3个模糊参数Low、R、Up,通过交叉实验训练寻找支持向量回归机的最优参数,并进行回归预测,得出GDP在2014年各季度的变化范围与走势,与实际比较相吻合,说明算法具有良好的泛化性,能够作为时序数据的预测模型。
【作者单位】： 太原工业学院理学系;
【关键词】： 信息粒化 支持向量回归机 GDP
【基金】：太原工业学院青年科学基金(2015LQ20)
【分类号】：TP18;F222
【正文快照】： 国内生产总值(GDP)指一个国家或地区在某时期内生产的所有最终物品和劳务的市场价值,是目前反映经济发展状况的重要指标。准确预测GDP的未来走势,对于经济研究、管理、决策等具有重要意义,然而GDP受很多不确定因素影响,虽很难做到预测准确值,但是GDP未来走势及变化范围还是能

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本文编号：920860