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
Forecasting of the urban registered unemployment rate in Fujian province based on kernel principal component analysis and weighted support vector machine作者机构：福州大学管理学院福州350002 福建师范大学协和学院福州350007
出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)
年 卷 期：2009年第29卷第1期
页 面：73-80页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
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.
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