【摘 要】
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大数据时代背景下,基于网络海量搜索数据包含大量有价值信息。针对宏观经济指标商品零售价格指数的非线性变化特征,结合与RPI相关的网络搜索数据,采用支持向量回归SVR多种参
【机 构】
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成都理工大学管理科学学院,对外经济贸易大学统计学院,长江师范学院财经学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“大数据背景下地区主要宏观经济指标预测预判方法体系研究”(2016BTJO27),重庆市哲学社会科学基金一般项目“互联网环境下基于混频建模的重庆景区客流量预测与预警研究”(2017YBGL137),教育部青年基金项目“多源地理大数据融合下的景区游客流量预测及预警机制研究”(20YJC630202)
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大数据时代背景下,基于网络海量搜索数据包含大量有价值信息。针对宏观经济指标商品零售价格指数的非线性变化特征,结合与RPI相关的网络搜索数据,采用支持向量回归SVR多种参数优化模型对商品零售价格指数进行预测研究。借助多个预测性能度量指标对比分析,最终确定结合网络搜索数据粒子优化算法的支持向量回归模型PSO-SVR&US为最优模型。研究结果表明:网络搜索数据有助于商品零售价格指数的预测研究,并且预测效果好坏与预测精度高低还依赖于最优模型的选取;同时,基于最优模型的商品零售价格指数月度预测值比官方数据公
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