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基于极端学习机的多变量混沌时间序列预测

王新迎 韩敏

基于极端学习机的多变量混沌时间序列预测

王新迎, 韩敏
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-07-17
  • 修回日期:  2012-04-28
  • 刊出日期:  2012-04-20

基于极端学习机的多变量混沌时间序列预测

  • 1. 大连理工大学 电子信息与电气工程学部, 大连 116023
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61074096)资助的课题.

摘要: 针对多变量混沌时间序列预测问题, 提出了一种基于输入变量选择和极端学习机的预测模型. 其基本思想是 对多变量混沌时间序列进行相空间重构后, 采用互信息方法选择与预测输出统计相关最高的重构输入变量, 借助极端学习机的通用逼近能力建立多变量混沌时间序列的预测模型. 为进一步提高预测精度, 采用模型选择算法选择具有最小期望风险的极端学习机预测模型. 基于Lorenz, Rssler多变量混沌时间序列及Rssler超混沌时间序列的仿真结果证明所提方法的有效性.

English Abstract

参考文献 (12)

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