位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
我国专利申请量的支持向量机预测模型研究
  • ISSN号:1007-3221
  • 期刊名称:《运筹与管理》
  • 时间:0
  • 分类:G303[文化科学]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009, [2]西安交通大学管理学院,陕西西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70433003);国家社科基金资助项目(07BJY034)
中文摘要:

运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。

英文摘要:

A forecasting system of patent application quantities is studied by means of applying the support vector machine (SVM) and float-point genetic algorithms. It has higher forecasting precision and stronger generalization ability to forecast applied patent quantities than artificial neural network(ANN) and logistic regression. The results show that the proposed method is feasible and effective.

同期刊论文项目
期刊论文 354 会议论文 42 获奖 8 著作 10
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《运筹与管理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国运筹学会
  • 主编:俞嘉第
  • 地址:安徽省合肥市合肥工业大学系统工程研究所
  • 邮编:230009
  • 邮箱:xts_or@hfut.edu.cn
  • 电话:0551-2901503
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-3221
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1133/G3
  • 邮发代号:26-191
  • 获奖情况:
  • 安徽省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11977