基于復雜內核的汽車產量預測模型

作者：范思遐

摘要：汽車產量預測對把握市場趨勢，調整產業結構與生產規模起到至關重要的作用。為提高預測性能，提出一種基于復雜內核的預測模型。利用局部與全局單一內核分別學習訓練樣本，依據訓練結果動態提取復雜內核基礎函數，對其權重系數進行參數尋優；利用該復雜內核解析參訓樣本，并對測試樣本進行預測檢驗。利用我國汽車產量統計數據進行案例分析，實驗結果表明，基于復雜內核的預測模型能從學習源頭提高樣本的解析性能與非線性描述能力，并能提高模型的預測精度，增強其泛化性能與外延能力。

發文機構：上海電機學院商學院

關鍵詞：汽車產量復雜內核支持向量機預測泛化性automobile productioncomplex kernelssupport vector machinepredictiongeneralization

分類號： F206.1[經濟管理—國民經濟]