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基于差分进化算法的混沌时间序列预测模型参数组合优化

张文专 龙文 焦建军

基于差分进化算法的混沌时间序列预测模型参数组合优化

张文专, 龙文, 焦建军
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  • 为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度, 提出一种基于差分进化(DE)算法的相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数组合优化方法. 该方法将相空间重构参数和LSSVM预测模型参数进行组合作为差分进化算法的个体, 以混沌时间序列预测精度作为个体的适应度函数, 通过循环迭代获得最优参数组合. 几个混沌时间序列的仿真实验结果表明, 与传统的优化方法相比, 参数组合优化方法具有更高的预测精度.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 10961008)资助的课题.
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    Storn R, Price K 1997 J. Global Optim. 11 341

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-05-07
  • 修回日期:  2012-05-29
  • 刊出日期:  2012-11-05

基于差分进化算法的混沌时间序列预测模型参数组合优化

  • 1. 贵州财经大学, 贵州省经济系统仿真重点实验室, 贵阳 550004
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 10961008)资助的课题.

摘要: 为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度, 提出一种基于差分进化(DE)算法的相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数组合优化方法. 该方法将相空间重构参数和LSSVM预测模型参数进行组合作为差分进化算法的个体, 以混沌时间序列预测精度作为个体的适应度函数, 通过循环迭代获得最优参数组合. 几个混沌时间序列的仿真实验结果表明, 与传统的优化方法相比, 参数组合优化方法具有更高的预测精度.

English Abstract

参考文献 (17)

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