【论文选题来源及代码】基于支持向量机在重工业经济领域预测研究

本文作者：石茂林；李洪友；成功正常投稿发表论文到《中国市场》2013年43期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：提出了一种基于支持向量机预测重工业经济月度同比增长率的方法。利用2002年以来,我国6年的重工业月度同比增长率数据,建立支持向量机预测模型,并对预测结果和实际值进行了比较分析,表明该方法用于经济预测和经济分析是有效的。
【论文正文预览】：一、引言重工业在我国经济发展中占有重要地位,是我国工业、特别国防工业发展的基础[1-6]。重工业发展趋势预测是一项重要而复杂的工作。准确的预测可以使政府、相关企业及其他有关部门更好地把握未来经济运行状况,从而做出有效的经济决策和发展策略。影响重工业发展的因素比
【文章分类号】：F426.4;F224
【稿件关键词】：支持向量机重工业经济预测
【参考文献】:

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• 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集（上册）[C];2004年
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• 王莉芳;碌曲“工业强县”战略取得实效[N];甘南日报(汉文版);2008年
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• 课题主持人 李心丹　课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
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• 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
• 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
• 栾锋;支持向量机（SVM）和径向基神经网络（RBFNN）方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
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• 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
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• 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
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• 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
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• 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
• 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
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• 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
• 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
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【稿件标题】：【论文选题来源及代码】基于支持向量机在重工业经济领域预测研究
【作者单位】：华侨大学;
【发表期刊期数】：《中国市场》2013年43期
【期刊简介】：政府调控市场的最佳纽带、市场引导企业的最短通道、理论联系实践的最紧结合、世界关注中国的最大窗口。《中国市......更多中国市场杂志社(http://www.400qikan.com/qk/943/)投稿信息
【版权所有人】：石茂林；李洪友；

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