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申请/专利权人：阜阳师范大学
摘要：本发明公开了一种用于汽车制造数字化转型的统计分析方法，涉及数字转型的统计分析方法领域，该用于汽车制造数字化转型的统计分析方法，选用支持向量机回归模型可以有效地处理非线性回归问题，SVR在复杂的回归任务中表现出色，与传统的回归方法相比，SVR对异常值和噪声具有更好的鲁棒性，同时SVR的算法相对简单，易于实现和理解，同时SVR能够有效地处理汽车企业高维数据，因为它基于结构风险最小化原理，通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，使得在高维空间中数据变得线性可分或更容易找到回归函数，大数据时代下，企业数字化转型是一个强有力的杠杆，能够显著提升市场竞争力。
主权项：1.一种用于汽车制造数字化转型的统计分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取相关样本数据，并进行数据筛选；S2、对核心解释变量进行分析，构建综合性的企业数字化转型指数；S3、引入皮尔逊相关性模型，分析连续变量之间线性关系强度和方向的统计方法；S4、通过支持向量机回归模型对模型进行求解，选择并优化模型参数，验证分析模型的准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阜阳师范大学 一种用于汽车制造数字化转型的统计分析方法
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