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Application Research of the Robust LS-SVM Regression Model in Forecasting Patent Application Quantities

机译:鲁棒LS-SVM回归模型在专利申请量预测中的应用研究

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摘要

A forecasting system of patent application quantities is studied by means of applying the support vector machine (SVM) which uses cross-validation algorithms to select preferences. The result of data emulation shows the proposed method has higher forecasting precision and stronger generalization ability than BP neural network and RBF neural network, and it is feasible and effective in forecasting patent application quantities.
机译:通过应用支持向量机(SVM)研究专利申请量的预测系统,该支持向量机使用交叉验证算法来选择偏好。数据仿真结果表明,与BP神经网络和RBF神经网络相比,该方法具有较高的预测精度和较强的泛化能力,在专利申请量预测中是可行和有效的。

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