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用R语言构建支持向量回归（SVR）模型进行预测,采用控制变量的方法,改变模型参数（C,L,σ）对数据进行实验,最终得出最优参数组合。应用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）2个度量标准分析实验结果,发现支持向量回归对机动车价格指数预测精度高,性能良好,适宜对价格指数数据进行预测。
基于支持向量回归的机动车价格指数预测
【摘 要】
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用R语言构建支持向量回归（SVR）模型进行预测,采用控制变量的方法,改变模型参数（C,L,σ）对数据进行实验,最终得出最优参数组合。应用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）2个度量标准
【机 构】
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济宁市兖州区实验高级中学
【出 处】
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设备管理与维修
【发表日期】
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2017年19期
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