国家自然科学基金(70471074)
- 作品数：53 被引量：292H指数：11
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理理学文化科学更多>>
- 人才需求预测的支持向量回归模型被引量：14
- 2007年
- 人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性.也正因为预测的复杂性,使得现有的人才需求预测方法（包括时间序列法和相关分析法）都难以取得准确、可靠的预测结果.
- 肖健华
- 关键词：人才需求预测向量时间序列法非线性
- 基于神经网络集成的GDP预测模型被引量：26
- 2005年
- GDP预测是一项重要而复杂的工作,目前尚未有完美的解决办法。鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,提出了一种基于神经网络集成的GDP预测模型。该模型利用神经网络解决了非线性和时变性问题,利用神经网络集成解决了样本数据量少、偏差大的问题,使得GDP预测结果更为有效。
- 林健彭敏晶
- 关键词：神经网络集成BAGGING
- 基于核方法的数据描述及其在企业关系评价中的应用
- 2005年
- 数据描述又称为一类分类方法,用于描述现有数据的分布特征,以研究待测试数据是否与该分布相吻合.首先简要叙述了基于核方法的数据描述原理,指出:选择适当的核函数以及与之对应的参数,数据描述可应用于模式聚类中,并且这种聚类方法具有边界紧致、易剔除噪声的优势.针对基于数据描述的聚类方法在确定类别数目和具体样本类别归属上所存在的问题,提出了基于搜索的解决方法,理论分析和实例计算都验证了该方法的可行性.最后将该聚类算法应用到企业关系评价中,取得了较为合理的结果.
- 肖健华
- 关键词：数据描述核方法聚类
- 基于核方法的聚类算法及其应用被引量：3
- 2006年
- 在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类.核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来,从而能够更客观准确地聚类.与传统聚类方法相比,该方法聚类结果更客观有效.以16组实际数据为例,将该方法应用于数据分类研究中,聚类结果表明了该方法的可行性和有效性,从而为数据分类提供了一种新的可行方法.
- 纪秋颖林健
- 关键词：聚类算法核方法核函数
- 基于SVR的区域经济短期预测模型被引量：13
- 2005年
- 分析了区域经济发展的特性,并指出在区域经济发展预测中存在非线性强、波动性大的特点,从而导致常规的宏观经济预测手段难以取得理想的预测效果。核方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射,建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性建模能力。首先对影响区域经济发展的各因素进行了相关分析,在此基础上提出并建立了基于SVR的区域经济短期预测模型,广东省江门市的应用实例说明了该模型的有效性。
- 肖健华林健刘晋
- 关键词：支持向量回归区域经济核方法
- 期权对冲下的供应商选择及最优订货策略
- 2008年
- 根据金融衍生品标的资产与市场需求之间的相关性,从理论上证明了线性相关条件下利用金融期权对冲市场需求风险的有效性,并给出了基于期权对冲的零售商最优订货策略,通过分析零售商净利润与标的资产价格、无风险利率、库存周期及波动率之间的影响关系,证明零售商可以通过期权对冲策略可获得最大期望利润,同时基于逆向拍卖的竞价机制,证明了供应商的报价会随着生产能力的增加而下降,在综合考虑了供应商选择与库存订货之间的相互影响,提出了在完全信息条件下基于期权对冲的零售商最优订货及最佳供应商选择问题,并给出了具体的解析解。
- 孙晋众林健
- 关键词：逆向拍卖供应商选择
- 基于线性规划的多类支持向量机算法被引量：5
- 2005年
- 多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高。根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的多类分类算法及其分解形式,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的。对人工三螺旋线数据和几组实际数据库的识别实验表明,所结算法在保持良好的分类精度前提下,能有效地降低程序的运行时间。
- 孙德山吴今培
- 关键词：线性规划多类分类支持向量机算法线性规划规划问题运行时间
- 带约束的最优多元回归模型及其应用被引量：4
- 2005年
- 针对区域经济发展短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型,该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及经济预测的特点,为区域经济的发展预测提供了一种新方案,对广东省江门市最近五年经济发展的预测也验证了该模型的有效性。
- 肖健华林健刘晋
- 关键词：支持向量回归经济预测多元回归模型支持向量回归
- 人才需求预测指标体系及其实证分析被引量：14
- 2007年
- 在人才需求预测中,科学地确定影响人才需求的各个影响因素并加以量化,一直是一个比较难的问题。以江门市“十一.五”人才需求预测为例,在定性分析的基础上,运用历史数据加以实证分析,提出一套用以模型预测的指标体系。实际预测结果表明,这套指标体系对提高人才需求预测的质量有很大帮助。
- 孙晋众林健
- 关键词：指标体系数据预处理滞后时间
- 基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型被引量：25
- 2010年
- 为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基于SMC-粗糙集-最小二乘支持向量机的电子商务客户流失预测模型.该模型首先利用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次应用粗糙集理论约简出重要的客户流失预测指标体系,然后将训练样本送入最小二乘支持向量机进行学习和训练,进而对测试样本的客户流失状态进行判别.利用某网上商场的2525名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明:与SMC模型、BP神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,该模型对测试样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的客户流失预测方法.
- 朱帮助
- 关键词：SMC最小二乘支持向量机客户流失预测电子商务
