排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 234 毫秒
1.
在变量选择的基础上,构建基于Lasso方法和BP神经网络的预测模型,并对我国城乡居民的消费支出进行预测,结果显示:基于Lasso方法和BP神经网络的组合预测精度要明显高于BP神经网络、Lasso方法的预测精度;在2014~2020年,我国农村居民消费增长率有所提升,城镇居民消费增长率减缓,城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势,但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。 相似文献
2.
针对Lasso方法与支持向量机两者的联系与各自的优势,给出了基于Lasso与支持向量机的串联型、并联型和嵌入型三种组合预测,并将它们运用到我国粮食价格预测中.实证结果表明,与单一预测方法的预测结果相比,基于Lasso方法与支持向量机的串联型组合预测和嵌入型组合预测具有更高的预测精度. 相似文献
3.
喻胜华 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2008,35(8)
研究了一般增长曲线模型中线性可预测变量的最优预测,给出了可容许线性预测的定义,并分别在齐次线性预测类和非齐次线性预测类中得到了线性可预测变量的一个线性预测是可容许预测的充要条件. 相似文献
4.
研究了任意秩多元线性模型中最优线性无偏预测的稳健性,即对任一线性可预测变量,得到了其关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件. 相似文献
5.
研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。特别地考虑了一类特殊的预测函数:φ-线性预测函数,给出了条件φ-线性可预测变量和条件最优φ-线性无偏预测的定义。得到了条件φ-线性可预测变量的条件最优φ-线性无偏预测,并证明了它在几乎处处意义下的唯一性。 相似文献
6.
7.
信息粒化是进行海量数据挖掘和模糊信息处理的有效工具。本文提出了一种基于信息粒化和支持向量机的股票价格预测方法。利用长安汽车的股票数据,建立股票开盘价回归预测模型,该模型克服了传统时间序列模型仅局限于线性系统的情况。应用实例表明:该方法能有效地预测股票价格的变化范围。 相似文献
8.
喻胜华 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1993,20(6)
本文对降秩多元线性模型的参数阵提出了一类有偏线性估计,讨论了许多重要的性质,从而把降秩模型中参数阵的估计问题转化为满秩模型中参数阵的估计问题,为了讨论方便,我们给出了一种特殊情况;最后,讨论了多元线性模型参数阵的Bayes线性估计。 相似文献
9.
在影响外商直接投资的众多因素中,市场规模、基础设施、关税、贸易开放度以及劳动生产率是影响外商直接投资的5个主要因素,其中市场规模的影响远远大于其他因素的影响,同时,把Lasso方法、最小二乘法及逐步回归法进行了比较,从所得结果可以看出,Lasso方法在变量选择方面优于另外两种方法。 相似文献
10.