【摘要】：采用1981～2002年的福建省GDP數(shù)據(jù)作為支持向量機(SVM)的訓練目標,以各期前三年的GDP作為輸入向量構(gòu)成訓練樣本。首先利用格子搜索法獲得支持向量機模型中的參數(shù)(C,γ,ε)對樣本進行訓練。然后用訓練所得模型對2003、2004、2005三年的福建省GDP進行測試,平均測試精度達98.12%�？梢哉J為支持向量機具有較強的泛化能力,在宏觀經(jīng)濟預測中具有較高的精度,從而可用于未來實際GDP的預測。
[Abstract]:The GDP data of Fujian Province from 1981 to 2002 are used as the training target of support vector machine (SVM). The GDP of the first three years of each period is used as the input vector to form the training sample. Firstly, the parameters (C, 緯, 蔚) of support vector machine (SVM) model are trained by lattice search method. Then the GDP of Fujian Province was tested by using the model of 2003 / 2004,2005.The average accuracy of the test was 98.12. It can be considered that support vector machine (SVM) has strong generalization ability and high precision in macroeconomic prediction, so it can be used to predict actual GDP in the future.
【作者單位】： 福州大學管理學院 福州大學管理學院
【基金】：福建省教育廳基金資助(JA06022S)
【分類號】：F222.33

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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