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混沌时间序列的支持向量机预测

崔万照 朱长纯 保文星 刘君华

混沌时间序列的支持向量机预测

崔万照, 朱长纯, 保文星, 刘君华
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-01-14
  • 修回日期:  2004-02-18
  • 刊出日期:  2004-10-15

混沌时间序列的支持向量机预测

  • 1. 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:60036010和60276037),教育部博士点基金(批准号:20020698014)资助的课题.

摘要: 根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机的强大的非线性映射能力, 建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和变参数的Ikeda 时间序列对该模型进行了验证,结果表明,该预测模型能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法.

English Abstract

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