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通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合,提出一种新的预测模型,该模型提高了预测精度,解决了预测方式单一的问题.将新预测模型应用于财政数据预测结果表明,与传统主成分回归和径向基神经网络方法相比,该模型预测效果更好.
PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用
【摘 要】
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通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合,提出一种新的预测模型,该模型提高了预测精度,解决了预测方式单一的问题.将新预
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林吉信通信咨询设计有限公司
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2012年1期
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