基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

崔万照; 朱长纯; 保文星; 刘君华

doi:10.7498/aps.54.3009

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基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

崔万照 , 朱长纯 , 保文星 , 刘君华

基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

崔万照, 朱长纯, 保文星, 刘君华

物理学报. 2005, 54(7): 3009-3018.

doi: 10.7498/aps.54.3009.

摘要
基于支持向量机强大的非线性映射能力和模糊逻辑易于将先验的系统知识结合到模糊规则的特性, 根据混沌动力系统的相空间重构理论, 提出了一种混沌时间序列的模糊模型的支持向量机预测模型,并采用适用于大规模问题求解的最小二乘法来训练预测模型,利用该模型分别对模型的整体预测性能与嵌入维数及延迟时间的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和典型的Lorenz系统生成的时间序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型不仅能够自动的从学习数据中获取知识产生模糊规则，提取能够代表混沌时间序列内在规律的支持向量，大大减少支持向量的数目，精确地预测未来的混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知和延迟时间不能合理选择的情况下,也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着基于模糊模型的支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法.

关键词:
模糊模型 /

混沌时间序列 /

支持向量机 /

最小二乘法
作者及机构信息
崔万照,

朱长纯,

保文星,

刘君华

1.
西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049

基金项目: 国家自然科学基金(批准号：60176020和60276037)，教育部博士点基金(批准号：200206980 14)资助的课题.
参考文献

施引文献

[1]	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. 物理学报, 2004, 53(10): 3303-3310. doi: 10.7498/aps.53.3303
[2]	叶美盈, 汪晓东, 张浩然. 基于在线最小二乘支持向量机回归的混沌时间序列预测. 物理学报, 2005, 54(6): 2568-2573. doi: 10.7498/aps.54.2568
[3]	赵永平, 张丽艳, 李德才, 王立峰, 蒋洪章. 过滤窗最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测. 物理学报, 2013, 62(12): 120511. doi: 10.7498/aps.62.120511
[4]	刘福才, 张彦柳, 陈超. 基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测. 物理学报, 2008, 57(5): 2784-2790. doi: 10.7498/aps.57.2784
[5]	刘涵, 刘丁, 任海鹏. 基于最小二乘支持向量机的混沌控制. 物理学报, 2005, 54(9): 4019-4025. doi: 10.7498/aps.54.4019
[6]	蔡俊伟, 胡寿松, 陶洪峰. 基于选择性支持向量机集成的混沌时间序列预测. 物理学报, 2007, 56(12): 6820-6827. doi: 10.7498/aps.56.6820
[7]	阎晓妹, 刘丁. 基于最小二乘支持向量机的分数阶混沌系统控制. 物理学报, 2010, 59(5): 3043-3048. doi: 10.7498/aps.59.3043
[8]	张军峰, 胡寿松. 基于多重核学习支持向量回归的混沌时间序列预测. 物理学报, 2008, 57(5): 2708-2713. doi: 10.7498/aps.57.2708
[9]	叶美盈. 基于最小二乘支持向量机建模的混沌系统控制. 物理学报, 2005, 54(1): 30-34. doi: 10.7498/aps.54.30
[10]	田中大, 高宪文, 石彤. 用于混沌时间序列预测的组合核函数最小二乘支持向量机. 物理学报, 2014, 63(16): 160508. doi: 10.7498/aps.63.160508
[11]	窦春霞, 张淑清. 基于观测器的模型不确定的耦合时空混沌H∞跟踪控制. 物理学报, 2004, 53(12): 4120-4125. doi: 10.7498/aps.53.4120
[12]	张家树, 党建亮, 李恒超. 时空混沌序列的局域支持向量机预测. 物理学报, 2007, 56(1): 67-77. doi: 10.7498/aps.56.67
[13]	王革丽, 杨培才, 毛宇清. 基于支持向量机方法对非平稳时间序列的预测. 物理学报, 2008, 57(2): 714-719. doi: 10.7498/aps.57.714
[14]	马广富, 王宏伟. 基于模糊模型的混沌时间序列预测. 物理学报, 2004, 53(10): 3293-3297. doi: 10.7498/aps.53.3293
[15]	于艳华, 宋俊德. 基于信息冗余检验的支持向量机时间序列预测自由参数选取方法. 物理学报, 2012, 61(17): 170516. doi: 10.7498/aps.61.170516
[16]	刘福才, 孙立萍, 梁晓明. 基于递阶模糊聚类的混沌时间序列预测. 物理学报, 2006, 55(7): 3302-3306. doi: 10.7498/aps.55.3302
[17]	王耀南, 周少武, 刘祖润, 谭文. 混沌时间序列的模糊神经网络预测. 物理学报, 2003, 52(4): 795-801. doi: 10.7498/aps.52.795
[18]	于振华, 蔡远利. 基于在线小波支持向量回归的混沌时间序列预测. 物理学报, 2006, 55(4): 1659-1665. doi: 10.7498/aps.55.1659
[19]	毛剑琴, 姚健, 丁海山. 基于模糊树模型的混沌时间序列预测. 物理学报, 2009, 58(4): 2220-2230. doi: 10.7498/aps.58.2220
[20]	马千里, 郑启伦, 彭宏, 覃姜维. 基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测. 物理学报, 2009, 58(3): 1410-1419. doi: 10.7498/aps.58.1410

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物理学报. 2005, 54(7): 3009-3018.

doi: 10.7498/aps.54.3009.

基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049

基金项目:

国家自然科学基金(批准号：60176020和60276037)，教育部博士点基金(批准号：200206980 14)资助的课题.

收稿日期: 2004-09-03
修回日期: 2004-11-10
刊出日期: 2005-07-07

摘要: 基于支持向量机强大的非线性映射能力和模糊逻辑易于将先验的系统知识结合到模糊规则的特性, 根据混沌动力系统的相空间重构理论, 提出了一种混沌时间序列的模糊模型的支持向量机预测模型,并采用适用于大规模问题求解的最小二乘法来训练预测模型,利用该模型分别对模型的整体预测性能与嵌入维数及延迟时间的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和典型的Lorenz系统生成的时间序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型不仅能够自动的从学习数据中获取知识产生模糊规则，提取能够代表混沌时间序列内在规律的支持向量，大大减少支持向量的数目，精确地预测未来的混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知和延迟时间不能合理选择的情况下,也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着基于模糊模型的支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法.

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Prediction of the chaotic time series using support vector machines for fuzzy rule-based modeling

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