【摘 要】
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本文根据宜居城市内涵建立宜居度评价指标体系,引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论,建立了C-classification类型和线性核函数结合的广西城市宜居分类预测SVM模
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目(2019KY0607),玉林师范学院科研项目(2018YJKY29),大学生创新创业训练计划项目(201910606116、201910606108)
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本文根据宜居城市内涵建立宜居度评价指标体系,引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论,建立了C-classification类型和线性核函数结合的广西城市宜居分类预测SVM模型,并利用R语言实现分层随机抽样的技术,对训练集与测试集样本数据的随机性和差异性进行探究。模型结果显示:基于SVM理论的广西城市宜居度等级分类预测模型,可靠性强、预测准确率高,准确率高达92.86%。同时,城市宜居度等级分类预测模型程序化语言的实现,对保障工程后期的研究预测的可持续性具有参考意义。
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