陈建东
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：上海财经大学统计与管理学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于非线性模型的城镇居民基尼系数的趋势分析被引量：1
- 2011年
- 文章基于库兹涅茨倒U型曲线理论,根据我国的实际情况,提出了建立城镇居民基尼系数的非线性模型的方法,利用这种方法对我国城镇居民基尼系数进行了实证研究,验证了这种方法的合理性,同时分析了城镇居民基尼系数的未来走势,预测了城镇居民基尼系数的最高点位置,在完善社会保障制度的情况下,城镇居民基尼系数将长期缓慢增长,并始终保持在合理水平上。
- 陈建东王小明
- 关键词：非线性模型
- LS-SVM模型选择的秩准则及其比较
- 2011年
- 在最小二乘支持向量机的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法,不能从根本上解决计算强度过高的问题。为此,提出基于模型复杂程度进行惩罚的新方法——秩准则,给出估计最小二乘支持向量机调谐参数的快速稳健算法。实例研究表明,该方法不仅能保证模型的预测精度和稳健性,而且在计算速度上优于快速Bootstrap方法。
- 陈建东王小明
- 关键词：最小二乘支持向量机BOOTSTRAP方法惩罚方法
- LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法被引量：2
- 2010年
- 在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.
- 陈建东李娴王小明
- 关键词：最小二乘支持向量机
