應用支援向量迴歸於國際旅遊需求之預測

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題名:	應用支援向量迴歸於國際旅遊需求之預測
作者:	陳寬裕;何嘉惠;蕭宏誠
關鍵詞:	支援向量機支援向量迴歸類神經網路國際旅遊需求
日期:	2004-06-01
上傳時間:	2010-12-21 15:34:20 (UTC+8)
出版者:	南華大學旅遊事業經營學系
摘要:	本研究將運用支援向量迴歸技術(Support Vector Regression,SVR)建構國際旅遊需求之預測模型。為了建構穩健、可信賴的預測模型，需慎選建構模型時所必需的參數σ2、C和ε。因此先使用格子點法(grid method)配合5-fold交叉驗證技術於訓練資料集上，以求得各種不同參數組合下的交叉驗證MAPE (mean absolute percentage error)，再藉由本研究所提出的，以支援向量的數量為主、評估交叉驗證MAPE為輔的參數選取機制，篩選出最佳的參數組合，最後再利用此參數組合建構實際的支援向量迴歸預測模型。此外研究中使用了敏感度分析技術(sensitivity analysis)，以證明不當的選取參數將使模型容易陷於過度擬合(over-fitting)或不足擬合(under-fitting)的危機中。
關聯:	旅遊管理研究 4卷1期
顯示於類別:	[本校期刊] 旅遊管理研究 [旅遊管理學系(旅遊管理碩士班)] 旅遊管理研究

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