基于核主成分与加权支持向量机的福建省城镇登记失业率预测

被引：24

作者：

向小东 ^{[1
]}

宋芳 ^{[2
]}

机构：

[1] 福州大学管理学院

[2] 福建师范大学协和学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2009年 / 29卷 / 01期

关键词：

核主成分; 加权支持向量机; 失业率; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F249.2 [中国]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020207 ; 1202 ; 120202 ; 020106 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

选取了影响失业率的19个指标,构建了基于核主成分分析与加权支持向量机的预测方法,给出了具体的预测步骤,并用此方法对福建省城镇登记失业率进行了预测研究.研究结果表明,由于所用预测方法考虑了指标的相关性及不同时期样本的不同重要性并进行了简化降维,拟合及预测都达到了很高的精度,其相对误差都小于1%,说明用核主成分分析与加权支持向量机来预测失业率是可行且有效的,并可将其推广到其它领域的预测问题.

引用

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页数：8

共 13 条

[1] A nonlinear long memory model, with an application to US unemployment [J].