基于PCA-SVM的区域经济预测研究

针对区域经济存在高度的非线性、各指标间存在数据冗余等特征,使得传统的经济预测方法精度较低,为解决上述问题,提出了一个基于主成份分析的支持向量机的区域经济预测模型(PCA-SVM).选择对影响长株潭区域经济发展的各因子进行主成份分析,消除各因子之间的冗余性,从而减少了支持向量机的输入维数,增加了支持向量机预测速度,利用PCA-SVM模型对长株潭2003-2007年经济数据进行了验证性测试和分析,结果表明,相对于各参比模型,PCA-SVM模型预测精度显著提高,是一种高效的区域经济预测模型,为预测研究提供依据.     

基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究*

针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法。采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型。采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法。