【摘 要】
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房地产作为中国经济的重要组成部分,若其爆发风险将对经济造成严重打击,乃至危害社会的稳定,因此对房地产市场建立准确有效的风险预警机制具有重大意义。本文针对传统SVM模型参数选择困难问题使用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行参数寻优,并使用精确度、准确度、召回率等指标检验传统SVM模型与GA-SVM和PSO-SVM模型预警性能。实证结果表明,PSO-SVM预警模型具备最良好的预测性能和精确性,
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房地产作为中国经济的重要组成部分,若其爆发风险将对经济造成严重打击,乃至危害社会的稳定,因此对房地产市场建立准确有效的风险预警机制具有重大意义。本文针对传统SVM模型参数选择困难问题使用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行参数寻优,并使用精确度、准确度、召回率等指标检验传统SVM模型与GA-SVM和PSO-SVM模型预警性能。实证结果表明,PSO-SVM预警模型具备最良好的预测性能和精确性,能够有效识别出房地产市场风险,有助于监管层对房地产市场进行调控,从而促进房地产市场的稳定良性发展。
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