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提出一种工程项目投资风险评价的新方法—支持向量机评价法,由于支持向量机对样本数量的依赖性弱,通过学习有限的样本而建立的模型仍具有很强的泛化能力,具有比神经网络更好推广性能,因此在项目风险评价方面必然比神经网络具有更大的优势。实例研究也表明支持向量机方法更适合于投资项目风险评价的研究。
基于支持向量机的工程项目投资风险评价研究
【摘 要】
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提出一种工程项目投资风险评价的新方法—支持向量机评价法,由于支持向量机对样本数量的依赖性弱,通过学习有限的样本而建立的模型仍具有很强的泛化能力,具有比神经网络更好
【机 构】
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武汉理工大学土木与建筑学院,福州大学基建办,东华理工学院土木与环境工程学院,福州大学空间信息工程研究中心
【出 处】
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基建优化
【发表日期】
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2006年06期
【基金项目】
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福建省青年人才基金项目(41030326)
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