| 基于PCA-SVR模型中国工业固废产生量预测研究 |
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| 引用本文： | 刘炳春,齐鑫.基于PCA-SVR模型中国工业固废产生量预测研究[J].河南师范大学学报(自然科学版),2020,48(1):69-74. |
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| 作者姓名： | 刘炳春 齐鑫 |
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| 作者单位： | 天津理工大学管理学院,天津300384,天津理工大学管理学院,天津300384 |
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| 基金项目： | 天津市教委社会科学重大项目 |
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| 摘 要： | 依据国家统计局及中国统计年鉴数据,选取国内生产总值(GDP)、工业增加值、财政收入、固定资产投资、原煤产量、原油产量、发电量、年末总人口、我国工业企业单位数量等9个指标作为输入指标,构建了PCA-SVR(主成分分析-支持向量回归)中国工业固废产生量预测模型.并与支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、岭回归(Ridge Regression,RDG)、决策树(Decision Tree,DT)、提升树回归(Gradient Boosting Regression,GBR)多种单一模型的预测结果进行比对.实验结果表明,PCA-SVR组合模型的平均绝对百分误差(MAPE)为0.063 0,均方根误差(RMSE)为2.671 8,其预测误差最小.
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| 关 键 词： | 工业固废产生量 PCA-SVR 预测 政策引导 |
Research on the forecast of industrial solid waste generation in China based on PCA-SVR |
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| Liu Bingchun,Qi Xin.Research on the forecast of industrial solid waste generation in China based on PCA-SVR[J].Journal of Henan Normal University(Natural Science),2020,48(1):69-74. |
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| Authors: | Liu Bingchun Qi Xin |
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