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基于粒子算法和支持向量机的财务危机预警模型

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摘要

基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机(SVM)模型的预测性能有着重要的影响,提出了一个粒子算法-支持向量机(PSO-SVM)模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型应用到财务危机预警中,取得了较佳的预测结果.

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来源
《上海交通大学学报》 |2008年第4期|615-620|共6页
作者
彭静; 彭勇; 欧阳令南;
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作者单位

上海交通大学安泰经济与管理学院;

重庆交通大学交通运输学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;经济活动分析;
关键词
财务危机预警; 粒子算法; 支持向量机;

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