基于多指标和SOS-SVM的失业预警研究

摘要：

为实现高精度的失业预警和为劳动保障部门进行失业预警提供理论参考和方法依据,从市场维度、职业维度、企业维度、行业维度、区域维度和群体维度等6个维度构建出一套失业预警指标体系,并针对支持向量机模型性能受惩罚参数和核参数的影响,运用共生生物搜索算法对SVM模型参数进行优化选择,建立基于多指标和SOS-SVM的失业预警模型.与PSO-SVM和SVM对比发现,SOS-SVM进行失业预警具有更高的准确率.

关键词：支持向量机、共生生物搜索算法、失业预警、粒子群算法、评价指标

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：112-114,118