基于改进支持向量机的林业资金投资预测方法

• 作者: 沈红岩 陶佳 高冠东
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 林业资金投资 回归预测 时间序列 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: F326.20
• 语种: 中文

摘要

针对林业资金投资变化的定量预测,提出一种基于改进支持向量机的预测方法.利用滑动时间窗口方法将历年林业资金投资数据构造成时间序列,将其做为数据样本集并由改进支持向量机加以训练以得到预测模型.通过某省近20年的林业资金投资数据实验验证了预测方法的有效性,实验结果表明:与传统预测方法相比,基于改进支持向量机的预测方法明显提高了投资变化预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高冠东	中央司法警官学院信息管理系	31	71	5.0	7.0
2	沈红岩	河北农业大学信息科学与技术学院	17	54	4.0	6.0
3	陶佳	河北农业大学信息科学与技术学院	31	73	5.0	7.0