《表5 基于SVM和PLSR-SVM模型的预测效果对比》

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《基于数据挖掘的住宅工程造价预测》

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将上述基于SVM和PLSR-SVM两种方法的单方造价预测结果汇总于表5，各模型评价指标汇总于表6。其中MSE为损失函数，是衡量平均误差的指标，值越小代表预测的精度越高。由对比结果可知，相对误差和绝对误差的极差与误差平方和SSE，均是SVM模型更优，故SVM鲁棒性优于PLSR-SVM模型；SVM模型的R2和MSE性能更优，故SVM模型精度优于PLSR-SVM模型。因此，SVM模型的鲁棒性和预测精度更优。PLSR-SVM模型唯一优于SVM的一点在于运行时间更短，但是笔者认为，在实际应用过程中，几秒钟的时间差的影响是微乎其微的。故综合考虑预测精度、鲁棒性以及运行时间，SVM明显优于PLSR-SVM。