基于支持向量机回归的中国CPI预测研究 |
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引用本文: | 尹琴琴,樊重俊.基于支持向量机回归的中国CPI预测研究[J].中国集体经济,2013(13):73-74. |
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作者姓名: | 尹琴琴 樊重俊 |
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作者单位: | 上海理工大学管理学院 |
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摘 要: | 本文针对中国CPI指数的预测问题.首先用主成分分析方法对影响CPI指数的八个指标进行降维处理.然后利用支持向量机技术建立起中国CPI指数的预测模型并对我国实际的CPI指数进行了预测。实证分析结果表明,PCA—SVM模型能够有效地对CPI指数进行短期预测。最后.与单纯的支持向量机模型的预测结果做了对比.对比结果表明.支持向量机和主成分分析相结合的模型应用于CPI预测具有较高的精确度。
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关 键 词: | CPI 支持向量回归机 主成 分分析 |
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