【摘 要】
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首先利用PSO优化LSSVM参数,并利用PSO优化LSSVM参数,比较PSO-LSSVM模型和LSSVM模型的预警结果,发现优化后的LSSVM模型预测精度更高,泛化能力更强.然后,利用PSO-LSSVM模型预测
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAT170729)
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首先利用PSO优化LSSVM参数,并利用PSO优化LSSVM参数,比较PSO-LSSVM模型和LSSVM模型的预警结果,发现优化后的LSSVM模型预测精度更高,泛化能力更强.然后,利用PSO-LSSVM模型预测数据,并结合灰关联法确定的指标权重,计算2000年到2018年传统制造业可持续发展能力评价值,获知可持续发展能力.从结果看,目前传统制造业可持续发展能力处于较强阶段,但是不稳定,主要是受到科技发展的影响,传统企业面临着转型压力.该分析结果可以为行业企业和相关部门进行产业预警决策提供参考.
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