基于支持向量机的工程项目投资风险评价研究

被引：2

作者：

张金牡 ^{[1
]}

吴波 ^{[2
]}

陈瑜 ^{[1
]}

林健 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉理工大学土木与建筑学院

[2] 福州大学空间信息工程研究中心

[3] 福州大学基建办

来源：

关键词：

支持向量机; 风险评价; 对比分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

F284 [基本建设组织与管理]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

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。

引用

页码：77 / 80+94 +94

页数：5

共 4 条

[1] 项目投资风险评价的BP神经网络模型 [J].

史久桥 ;

李晓光 .

[2] 基于神经网络模型评价高技术项目投资风险 [J].

包月英 ;

开小明 .

[3] 基于BP网络的水利工程投资风险评价 [J].

黄伟杰 ;

刘晓平 ;

李军 ;

谢丽芳 .

[4]

统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,