基于灰色关联分析的支持向量机组合模型

发布时间：2024-03-02 02:05

　　财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆,财政收入的增长与一个国家的经济发展和社会进步有关。准确预测财政收入增长问题对国家和政府宏观调控尤为重要。通过了解国内外对财政收入预测研究的发展现状,得出论证财政收入预测的必要性。为了确定影响财政收入的主要指标,得出选取指标的必要性,提出使用灰色关联分析,来选取影响财政收入的主控因素。由于灰色关联分析对样本数据的多少和内在联系不存在过多的要求,这是我们选取它进行指标降维的重要原因。支持向量机是统计学习理论中应用最广泛的理论,它可以解决如小样本,非线性和高维的实际问题。介绍了支持向量机模型的现状和发展,以及模型的原理和优缺点,选取1952-2018年的财政收入和其六个影响指标作为样本数据,其中选1952-2014年作为训练样本,2014-2018年作为测试样本。除了有自回归外,加入另外六个影响指标,通过改变输入样本,即在六个影响指标的基础上加入前一年的财政收入,使用支持向量机模型对财政收入进行预测,来找到最好的支持向量机模型预测方法,得出输入样本是前一年的财政收入和六个影响指标时的支持向量机模型预测误差最小。并和BP神经网络、RNN神经网络和...

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1分类间隔较小的分类面

辽宁师范大学硕士学位论文13平面，无误差地分离两种类型的样本，并最大化分类间隙。如图3.1和3.2所示。图3.1分类间隔较小的分类面Fig.3.1Classificationsurfacewithsmallclassificationinterval图3.2最大分类间隔的最优分类....

图3.2最大分类间隔的最优分类面

辽宁师范大学硕士学位论文13平面，无误差地分离两种类型的样本，并最大化分类间隙。如图3.1和3.2所示。图3.1分类间隔较小的分类面Fig.3.1Classificationsurfacewithsmallclassificationinterval图3.2最大分类间隔的最优分类....

图3.3输入空间到特征空间的映射Fig.3.3Mappingofinputspacetofeaturespace

辽宁师范大学硕士学位论文13平面，无误差地分离两种类型的样本，并最大化分类间隙。如图3.1和3.2所示。图3.1分类间隔较小的分类面Fig.3.1Classificationsurfacewithsmallclassificationinterval图3.2最大分类间隔的最优分类....

本文编号：3916163