基于P-SVM的区域专利申请量预测模型研究

摘要

运用P-SVM和微分进化算法相结合的方法对区域专利申请量进行预测.其中,充分考虑了经费及人力投入、专利倾向、富裕程度和外商投资等因素的影响,将这些影响因素纳入区域专利申请量预测中,并运用微分进化算法对参数进行优选.数据仿真显示具有良好特征抽取功能的P-SVM预测方法比核主成分分析的最小二乘支持向量机(KPCA-LS-SVM)和岭回归(Ridge Regression,RR)有更高的预测精度和推广能力.实验表明该方法对我国区域专利申请量进行预测是可行和有效的,为区域自主创新能力预测和评价提供了一个良好的研究工具.