《gdp增长态势的svr预测模型》.pdf

万方数据
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耳既：痢猯(4)MSE=}r毒如妞;　俺瞿扛琤(5)EC=I1-39m甆一僻．⑶腋絧27，苐；一∑“，挣+————一年龀ぢ实膕模型4⋯琾为控制参数，光滑函数中扣，，琺称为调节熵椒胶臀蟛睿篠虬纫粂沪其中，为实际观测值，；，为预测值。这些值的大小综合简清。又考虑到它们自身特点，利用光滑技术将无约束不可微优化阉题转化为可擞优化问题，可以给问题的求解带来方便。下面给出优化问题的一种光滑函数解法。令别旺，ぃ琤，引入函数擅量呈墨生：靗l!!l!!l!!l!其中因子“≥“贰危衾〦函数．且当保校与埽琩琤停Α’，，．具有同阶光滑性。依据历史数据建立模型，如果仅用与历史数据的偏差来衡量预测能力的高低是片面的。例如对二维变量的离散数(8)预测效果不佳。为了全面评价预测效果，必须制定一套切实可行的评价指标，按照预测评价效果评价原则和惯例，使用如下评价指括对模型的精度进行比较：o(3)19812006GDP本心馓ㄑ盗罚菇⊿模型。以年为始点开始记时，即年记为晡猼，依次类推。RBFK(x,y-eSVR2从表梢钥闯觯疚牟捎肧方法综合拟合效果远远好于回归方法，这充分体现了该方法的优越性。因此应用左右。l的数据越多，建立的回归机预测效果会更好．不需要传统统计方法中假设误差服从正卷分布的条件，完全是由数据本身的提取得到有用的信息。M01$Func-，显然，无约束优化模型在形式上更加1986|987ll．．{1994}19951199611997Il8f1999IZ!I!!l!!j!l!j(2)反映