基于支持向量机 MIV值的水路运输货运量影响因素识别

• 作者: 陈东清 黄章树
• 来源期刊: 物流工程与管理
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水路运输货运量 影响因素识别 支持向量机 MIV值
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: U695.2
• 字数: 3828字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4993.2015.07.016

摘要

客观识别水路运输主要影响因素是科学预测水路运输货运量的先行工作，传统的统计学、计量经济学研究方法具有严格的统计假设，在一定程度上限制了分析方法的使用。文中把MIV值引入到支持向量机回归模型，以福建省水路运输货运量影响因素识别为实证研究，并利用识别的影响因素对水路运输货运量进行模拟预测，结果表明，总体的相对误差为2．85％，精度较高，该方法有助于识别水路运输货运量的主要影响因素，对于识别此类经济变量的主要影响因素具有借鉴意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄章树	福州大学经济与管理学院	73	579	14.0	20.0
2	陈东清	福州大学至诚学院	13	42	4.0	6.0