基于稀疏正则化方法的旅游业增长影响因素分析

基于稀疏正则化方法的旅游业增长影响因素分析

论文摘要

通过研究SCAD估计、LASSO估计及MCP估计的原理,结合坐标下降算法,对影响我国旅游业发展的主要因素进行实证分析;并将以上方法与逐步回归和最小二乘估计进行对比。研究结果表明:SCAD和MCP估计选择了更加稀疏的模型;SCAD和MCP模型表明国内生产总值和第三产业增加指数等是影响旅游业增长的主要因素,进而可为今后旅游事业的发展和政策的制定提供参考。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 正则化估计方法与算法
  •   1.1 稀疏正则化估计
  •   1.2 坐标下降算法
  •   1.3 正则化参数选择
  • 2 稀疏正则化模型的建立
  • 3 旅游业增长影响因素分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 林芬芳,李杨,孙金金,黄文武,王延新

    关键词: 估计,坐标下降算法,影响因素,旅游业

    来源: 宁波工程学院学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,旅游

    单位: 宁波工程学院理学院

    基金: 王伟明助创基金项目(2018020),浙江省自然科学基金(LY18A010026),宁波市自然科学基金(2017A610143)

    分类号: F592;O212.1

    页码: 38-44

    总页数: 7

    文件大小: 1835K

    下载量: 89

    相关论文文献

    • [1].最大熵判别主题模型的高效学习算法[J]. 模式识别与人工智能 2019(08)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于稀疏正则化方法的旅游业增长影响因素分析
    下载Doc文档

    猜你喜欢