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基于PCA-SVM的动态联盟候选伙伴绩效评价方法

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在建设项目动态联盟候选伙伴绩效评价指标体系的基础上,提出了一种基于PCA-SVM的伙伴绩效综合测评方法,建立了相应的数学模型。首先通过PCA方法将众多指标进行综合,消除指标间的重叠信息,再利用SVM出色的学习能力和泛化能力对某建设项目动态联盟的候选伙伴绩效进行了综合评价。评价结果表明,PCA与SVM相结合的方法比RBF神经网络等其他方法具有更高的精度和拟合效果。为动态联盟候选伙伴绩效评价提供了一种新的方法。

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来源
《第十三届中国管理科学学术年会》|2011年|537-541|共5页
会议地点杭州
作者
颜七笙;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类经济数学方法;
关键词
建设项目; 动态联盟; 候选伙伴; 支持向量机; 主成分分析; 绩效评价;

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