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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的机器学习方法,该方法可以较好的解决以往很多学习方法的小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题.本文利用支持向量机(SVM)回归理论和方法,建立基于核函数主成分支持向量机(Kernel Principal Component Analysis-Support Vector Machine,KPCA-SVM)回归模型,并用2000-2008年杭州市公路客运量为样本进行了预测,结果表明,KPCA-SVM模型具有较高的预测精度和可靠性,是一种有效的公路客运量预测方法. 相似文献
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对提高企业信息披露质量的思考 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于我国企业目前在信息披露方面存在的不足之处,分析了我国企业在信息披露的及时性、真实性、充分性以及会计方法等方面的问题,从促进我国企业改革和发展的需要出发,提出一些改进我国企业财务报告制度的建议,以使在面临进一步扩大开放的形势下,我国的企业报告制度尽快与国际接轨。 相似文献
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根据自然灾害系统理论和冰雹灾害风险评估的相关理论,选择冰雹多发地区的祁连山东端天祝藏族自治县为研究区,并基于天祝县和周边常规气象站观测资料、历史灾情资料和基础地理信息数据,探索和研究县级冰雹灾害风险区划的技术方法。通过分析致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性以及防灾减灾能力4个指标,建立了冰雹灾害风险评估模型,并利用GIS(Geographic Information System)技术得到了天祝县冰雹灾害风险区划。结果显示:天祝藏族自治县冰雹灾害风险南高北低,其中华藏寺、东坪、石门、打柴沟大部及炭山岭和赛什斯的局部发生冰雹灾害的风险最高;哈溪、朵什、西大滩次之;松山的东部、旦马、祁连西南部为冰雹低风险区。 相似文献
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