基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究  

Fujian GDP Forecast Based on LS-SVM

作　　者：林琦[1] 

机构地区：[1]福建工程学院经济管理系,福州350014

出　　处：《科学技术与工程》2009年第22期6856-6858,共3页Science Technology and Engineering

摘　　要：提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法。采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型。预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测。A method of forecasting Fujian GDP was recommended based on least squares support vector machine（LS-SVM）.The radial basis kernel function was used in machine learning.The higher precision model of Fujian GDP forecast was built by optimizing parameters.The forecasting results show it have many advantage,such as lower error and higher fitting,and it can be used to GDP forecast.

关 键 词：GDP 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 预测 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]