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基于支持向量回归的机动车价格指数预测

张千一 设备管理与维修 2017年第19期

摘要:用R语言构建支持向量回归(SVR)模型进行预测,采用控制变量的方法,改变模型参数(C,L,σ)对数据进行实验,最终得出最优参数组合。应用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)2个度量标准分析实验结果,发现支持向量回归对机动车价格指数预测精度高,性能良好,适宜对价格指数数据进行预测。

关键词:支持向量回归机动车价格指数预测maermse

单位:济宁市兖州区实验高级中学; 山东济宁272100

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设备管理与维修

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