【摘 要】
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现有环境治理成本预测模型构建主要基于专家经验进行输入输出指标的选取.然而专家经验指标选取存在一定的主观性,难以有效且客观地区分关键指标信息对成本预测结果的影响.同
【机 构】
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福州大学决策科学研究所,福州350116;福州大学决策科学研究所,福州350116;福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350116
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现有环境治理成本预测模型构建主要基于专家经验进行输入输出指标的选取.然而专家经验指标选取存在一定的主观性,难以有效且客观地区分关键指标信息对成本预测结果的影响.同时,考虑到现有环境治理成本预测模型的复杂度以及可解释性问题,文章将扩展置信规则库模型(EBRB)用于环境治理成本预测,并基于维度约简介绍三类不同的特征选择方法对EBRB进行结构学习,与EBRB模型的参数学习方法结合,构建基于不同联合学习方法的EBRB环境治理成本预测模型,最后基于我国31个省份的环境治理数据,分析不同联合学习模式下的区域成本预测差异,不仅有效降低预测模型的复杂度,且能弥补现有基于主观经验进行成本预测指标选取的不足.
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