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基于SVM的年度收入预测模型研究

2013-09-10分类号:TP181;O242.1

【作者】黄成泉  周丽华  王林  
【部门】贵州民族大学理学院  贵州民族大学计算机网络中心  贵州民族大学模式识别和智能系统省级重点实验室  
【摘要】文章根据影响年度收入的主要因素,通过人口普查数据的年龄、教育程度、每周工作时数和性别特征进行学习,建立了年度收入与其影响因素之间的非线性关系支持向量机预测模型。运用所建立的模型对UCI真实数据集进行了4种核函数实验研究,交叉验证实验结果表明,该年度收入预测模型是有效的,并且基于径向基函数核的支持向量分类机对于年度收入进行预测具有较高的预测精度。
【关键词】支持向量机  年度收入  核函数  预测模型  交叉验证
【基金】国家自然科学基金资助项目(61263034);; 贵州省科学技术联合基金资助项目(LKM[2011]08)
【所属期刊栏目】统计与决策
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