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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘刚刚 陈铭
作为指导电力工程物资预算的信息价,为使其设计合理,需要结合工程物资价格的市场变动规律以及众多价格影响因素,而价格变动频繁,导致预测难度和数据分析工作量大。针对这一问题,使用蝙蝠算法-支持向量机预测模型,一方面能够通过蝙蝠算法提高支持向量机的预测精度,另一方面能够引入价格的影响因素对信息价进行预测,最终提高信息价的预测精度和解决大数据样本统计信息价的缺陷;然后以工程设备购置费用的结余率为造价控制指标,对信息价进行优化;最后通过案例分析验证了所提预测方法具有良好的适用性和实际使用价值。
关键词：
信息价 工程造价 蝙蝠算法 大数据统计
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘刚刚 陈铭
作为指导电力工程物资预算的信息价,为使其设计合理,需要结合工程物资价格的市场变动规律以及众多价格影响因素,而价格变动频繁,导致预测难度和数据分析工作量大。针对这一问题,使用蝙蝠算法-支持向量机预测模型,一方面能够通过蝙蝠算法提高支持向量机的预测精度,另一方面能够引入价格的影响因素对信息价进行预测,最终提高信息价的预测精度和解决大数据样本统计信息价的缺陷;然后以工程设备购置费用的结余率为造价控制指标,对信息价进行优化;最后通过案例分析验证了所提预测方法具有良好的适用性和实际使用价值。
关键词：
信息价 工程造价 蝙蝠算法 大数据统计
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘刚刚 陈铭
作为指导电力工程物资预算的信息价,为使其设计合理,需要结合工程物资价格的市场变动规律以及众多价格影响因素,而价格变动频繁,导致预测难度和数据分析工作量大。针对这一问题,使用蝙蝠算法-支持向量机预测模型,一方面能够通过蝙蝠算法提高支持向量机的预测精度,另一方面能够引入价格的影响因素对信息价进行预测,最终提高信息价的预测精度和解决大数据样本统计信息价的缺陷;然后以工程设备购置费用的结余率为造价控制指标,对信息价进行优化;最后通过案例分析验证了所提预测方法具有良好的适用性和实际使用价值。
关键词：
信息价 工程造价 蝙蝠算法 大数据统计
[期刊] 统计研究
[作者]
王娜
为了研究大数据是否有助于预测碳排放权价格,本文讨论了结构化数据和非结构化信息对预测碳价所起的作用。结构化数据选取国际碳现货价格、碳期货价格和汇率,非结构化信息选择百度搜索指数和媒体指数。考虑到当解释变量很多时,平等对待每一个解释变量是不合理的,本文提出了网络结构自回归分布滞后(ADL)模型,在参数估计和变量选择的同时兼顾了解释变量之间的网络关系。实证分析表明,网络结构ADL模型明显优于其他模型,可以获得较高的预测准确性,更适合基于大数据的预测。
关键词：
大数据 网络结构 碳价预测
[期刊] 技术经济
[作者]
董娜 卢泗化 熊峰
建筑工程项目决策阶段信息量少,精准高效的造价预测是科学决策的关键。为了提高项目前期工程造价预测的精度,探讨如何利用历史项目大数据及机器学习进行新建建筑工程项目的造价预测至关重要。本文首先通过文献研究确定了建筑工程决策阶段造价的主要影响因素,然后利用人工蜂群算法(ABC)对支持向量机(SVM)参数即惩罚因子C和核函数参数g进行优化计算,最终构建了基于ABC-SVM的建筑工程造价预测模型。最后以某工程造价数据平台上的84个建筑工程项目为数据源进行模型验证,结果显示,与GRID-SVM模型和BP神经网络模型相比,本文所提的ABC-SVM模型的预测精度更高,具有更好的适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
楼旭明 徐菲
传统的物流大数据不能有效过滤和挖掘物流中的实时动态,往往在运输过程中,运输的产品可能被破坏,为了修正传统的过滤方法中由于忽略了对大数据特征的提取,减少过滤效果和去噪处理对仿真结果的影响而导致的过滤精度低、柔性差的问题,文章基于支持向量机(SVM)设计了物流大数据有效信息提取算法。通过仿真实验得出的结论显示,SVM算法对大集群数据进行有效过滤与挖掘并提高了过滤精准度,提高系统对有效数据识别的性能能力。
[期刊] 企业经济
[作者]
黄梅 唐德祥 邓成超
本文运用基于统计学习理论的新型机器学习方法———支持向量机(SVM),通过我国上市公司年报信息对股价运动趋势进行预测。实证结果显示,支持向量机对股价运动趋势具有良好的预测能力,特别是表现出对小样本的适应性。然而,支持向量在股价运动趋势预测中也存在着一定的误识率,证明某些上市公司的年报信息存在着某种程度的粉饰和虚假,从而误导投资者的决策行为。
关键词：
年报信息 股价运动趋势 支持向量机
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘焕成 郑淼磊
分析我国应急物资信息管理存在的多种问题,讨论基于电子政务的灾害应急物资信息平台的优势,并详细论述该信息平台的建设内容,以期为我国完善应急机制,利用电子政务的建设成果,建立起统一的灾害应急物资信息平台,促进应急物资信息的流通和共享提供参考。
关键词：
电子政务 灾害 应急物资 信息平台
[期刊] 统计与决策
[作者]
张宸 韩夏
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张宸 韩夏
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
路世昌 赵博琦 毕建武
为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变化范围及走势,结果与实际情况相符,验证了该模型的有效性,能够为相关决策提供依据。
关键词：
模糊信息粒化 SVM CPI 预测
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李小林 黄世国
采用支持向量机（ＳＶＭ）结合Ｋ－Ｍｅｒ分布特征预测ｐｉｒＮＡ．利用多种生物的非编码ｒＮＡ序列数据库，从中挑选出ｐｉｒＮＡ序列作为正样本，并以由该数据库构建的非ｐｉｒＮＡ序列作为负样本，将正样本和负样本构成的数据随机取出５０％作为训练集，将剩余的数据作为测试集；提取正样本和负样本序列的Ｋ－Ｍｅｒ分布特征构建特征矩阵；用ＳＶＭ对其进行分类，实现ｐｉｒＮＡ预测．结果表明Ｋ－Ｍｅｒ－ＳＶＭ在准确率、正例覆盖率、ＭＣＣ和Ｆ测度等分类指标上均明显优于Ｋ－Ｍｅｒ－ＬＤＡ，说明Ｋ－ＭｅｒＳＶＭ是更好的ｐｉｒＮＡ预测算法．
关键词：
支持向量机 piRNA K-mer 分类
[期刊] 征信
[作者]
耿得科 梁文娟
大数据资信评估拓展了信用信息的内涵,丰富了信用信息的内容,提高了资信评估的决策质量,降低了传统资信评估的数据门槛,弥补了传统资信评估市场的不足。大数据资信评估市场空间巨大,最终会占据主导地位,但会加剧该市场的垄断性。
[期刊] 经济学(季刊)
[作者]
易艳萍 黄德金 王熙
本文结合EM算法提出了基于Lasso方法的混频动态多因子模型;该模型适用于大数据环境下的GDP即时预测,并可对预测变动进行信息归因。本文采用该模型并使用大量月频宏观经济变量对我国季度GDP同比增速进行了即时预测。实证结果显示:(1)本文模型比传统动态多(单)因子模型和MIDAS模型具有更好的样本外预测表现;(2)在2005—2022年间,国家财政支出、社会消费品零售总额、工业增加值以及进口总值的同比增速对于GDP即时预测的影响最为突出。
关键词：
即时预测 大数据分析 动态因子模型
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。
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文献计量分析
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