文章摘要
基于支持向量机的养老保障满意度 非线性模型
  
DOI:
中文关键词: 养老保障  满意度  支持向量机  粒子群优化算法  二元逻辑回归
英文关键词: 
基金项目:国家社会科学基金项目(16BZZ055)
作者单位
李熠煜1,禹宁瑶1,2 1.湘潭大学 公共管理学院湖南 湘潭 4111052.湖南科技大学 人文学院湖南 湘潭 411201 
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中文摘要:
      目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。
英文摘要:
      
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