基于大数据融合DEA和RBF的预测方法

摘要：

随着信息技术的快速发展,如何利用大数据进行有效分析已经成为各行业关注的焦点.大数据必然带来数据噪声和数据冗余,传统的大数据预处理方法没有考虑变量之间的函数关系,常用的大数据建模工具不能有效地对包含复杂非线性关系的大数据进行建模.文章提出了一种融合DEA与RBF的预测方法(DEA-RBF),利用DEA对大数据进行预处理,筛选出有效数据,然后利用RBF对所得数据进行建模,并与未经预处理的原始数据的预测精度进行比较.结果表明,DEA-RBF方法的预测效率更高、预测精度更好.

关键词：大数据、径向基函数(RBF)、数据包络分析(DEA)

所属期刊栏目：36

分类号：F224.3(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2021-03-03（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：36-39