广东省科技攻关计划(2004B36001051)
- 作品数：5 被引量：40H指数：4
- 相关作者：朱帮助林健纪秋颖更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学五邑大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：经济管理机械工程更多>>
- 区域经济社会发展综合评价与预测被引量：5
- 2009年
- 针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法。利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献率达到或接近85%,避免了多个主成分的不同组合而导致评价结果不一致。在此基础上,利用最小二乘法建立核主成分回归方程——KPCR,并将其应用于区域经济社会发展综合评价与预测。
- 朱帮助林健
- 关键词：区域经济社会发展综合评价核主成分分析
- 基于核方法的聚类算法及其应用被引量：3
- 2006年
- 在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类.核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来,从而能够更客观准确地聚类.与传统聚类方法相比,该方法聚类结果更客观有效.以16组实际数据为例,将该方法应用于数据分类研究中,聚类结果表明了该方法的可行性和有效性,从而为数据分类提供了一种新的可行方法.
- 纪秋颖林健
- 关键词：聚类算法核方法核函数
- 基于神经网络集成的经济预测模型被引量：17
- 2006年
- 针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型——神经网络集成。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力。以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB7.0语言程序实现。预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法。实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷。
- 朱帮助林健
- 关键词：神经网络集成BP神经网络BAGGING经济预测
- 基于LS-SVM的区域经济短期预测
- 提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行区域经济短期预测的方法．将最小二乘线性系统引入经典支持向量机中,用等式约束代替不等式约束,求解过程由二次规划方法变为解一组等式方程．在此基础上,构建了基于LS-SVM的区域...
- 林健朱帮助
- 关键词：区域经济最小二乘支持向量机BP神经网络泛化性能
- 文献传递
- 组合评价模型在城市综合经济实力评价中应用被引量：5
- 2006年
- 针对单一评价方法用于复杂经济系统评价存在的不足,提出了一种新的更有效的经济系统评价方法——组合评价模型。组合评价模型通过组合多个单一模型的评价结果,能够有效地发挥单一方法的优点,弥补单一方法的不足,提高评价的全面性、科学性和合理性。利用广东省2005年的有关统计数据,分别采用综合指数法、主成分分析法、TOPSIS法和熵值法,对珠三角九城市的综合经济实力进行了综合评价和排位;在此基础上,建立基于模糊Borda法的组合评价模型,并对珠三角九城市重新进行了综合评价和排位,取得了更为可信的评价结果。
- 朱帮助
- 关键词：组合评价综合评价复杂经济系统
- 虚拟物流企业伙伴选择的群决策熵模型被引量：10
- 2007年
- 如何选择合适的合作伙伴是虚拟物流企业面临的一个非常困难的问题,然而它直接关系到虚拟物流企业的成败。根据广义熵原理,建立了一个新的虚拟物流企业伙伴选择群决策熵模型,给出了相应的求解算法及计算公式,并用实例说明了其应用的可行性。
- 朱帮助林健
- 关键词：虚拟物流企业伙伴选择群决策
