基于SVM回归的新型工业化水平综合评价研究  

Research On Comprehensive Evaluation Of The Level Of New-Type Industrialization Based On SVM Regression

作　　者：徐芳燕[1] 李杰勇[1] 陈健钊[1] 

机构地区：[1]广东外语外贸大学统计系,广东广州510006

出　　处：《江苏商论》2015年第4期79-82,共4页Jiangsu Commercial Forum

摘　　要：文章构建测度新型工业化水平的8项一级指标和37项二级指标,应用支持向量机回归模型(SVM),对2010年我国30个省市自治区的新型工业化水平进行综合评价,并和BP神经网络法的结果进行对比,发现SVM具有较好的非线性预测能力和良好的拟合结果。This paper constructs the new industrialization level measure of 8 first level indexes and 37 two level indexes. The application of support vector machine regression （SVM）, a comprehensive evaluation model of industrialization on 30 provinces and autonomous regions of 2010, compared with BP neural network method results, found that SVM had the better ability of nonlinear prediction and the good fitting results.

关 键 词：新型工业化 SVM回归 综合评价 

分 类 号：F287.2[经济管理—国民经济]