基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补
2018-04-26分类号:TP18
【部门】福州大学经济与管理学院 福建工程学院交通学院
【摘要】文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。
【关键词】统计数据缺失 核主成分分析 粒子群优化 支持向量机 插补
【基金】福建省社会科学研究基地重大项目(2014JDZ024);; 福州大学物流研究中心资助项目
【所属期刊栏目】统计与决策
文献传递