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摘要:
汽车产量预测对把握市场趋势,调整产业结构与生产规模起到至关重要的作用.为提高预测性能,提出一种基于复杂内核的预测模型.利用局部与全局单一内核分别学习训练样本,依据训练结果动态提取复杂内核基础函数,对其权重系数进行参数寻优;利用该复杂内核解析参训样本,并对测试样本进行预测检验.利用我国汽车产量统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复杂内核的预测模型能从学习源头提高样本的解析性能与非线性描述能力,并能提高模型的预测精度,增强其泛化性能与外延能力.
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文献信息
篇名 基于复杂内核的汽车产量预测模型
来源期刊 工业工程与管理 学科 经济
关键词 汽车产量 复杂内核 支持向量机 预测 泛化性
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 98-103
页数 6页 分类号 F206.1
字数 5465字 语种 中文
DOI 10.19495/j.cnki.1007-5429.2018.04.013
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范思遐 上海电机学院商学院 12 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
汽车产量
复杂内核
支持向量机
预测
泛化性
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业工程与管理
双月刊
1007-5429
31-1738/T
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-585
1996
chi
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2959
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9
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54044
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