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【摘 要】
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针对于与多维数据属性特征强关联的目标值预测,提出了一种新的预测方法。不同时间节点的多维属性数据特征具有维数高的特点,文章将多维属性数据转化为特征向量的直方图分布,通过推土机距离的两两特征向量的相似性测量,将其转化为模式识别分类问题。进而以首位时间节点为基期,建立各节点的差异性时间序列以代替原高维属性面板数据,最后利用支持向量回归机对目标值拟合预测。实验结果表明,该方法能够有效地对原高维数据进行冗余
【机 构】
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广西财经学院教务处,广西财经学院信息与统计学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2018年09期
【基金项目】
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广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划项目, 广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目（MIMS17-02）, 广西财经学院青年教师科研发展基金资助项目（2016QNA03）
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