文献类型：期刊文章

作　　者：李宏[1,2] 李建武[3] 莫荣[2] 宋玉龙[3]

机构地区：[1]中国人民大学劳动人事学院北京,100872 [2]人力资源和社会保障部劳动科学研究所,北京100029 [3]北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室,北京100081

出　　处：《中国软科学》

基　　金：北京市自然科学基金项目(4122068);国家科技部软科学研究计划项目(2009GXS5B071);广东省人力资源和社会保障厅委托项目

年　　份：2012

期　　号：5

起止页码：138-147

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2012_2013、JST、RCCSE、RDFYBKZL(收录号：466454)、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题,重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤。讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法;进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归五种回归技术;最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,支持向量回归预测效果最好,最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之,Logistic回归预测效果最差。

关 键 词：失业预警 回归分析  数据预处理

分 类 号：C924.21]