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基于在线小波支持向量回归的混沌时间序列预测

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

于振华, 蔡远利
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-06-08
  • 修回日期:  2005-12-06
  • 刊出日期:  2006-02-05

基于在线小波支持向量回归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: 

    国家高技术研究发展计划(批准号:2003AA721070) 资助的课题.

摘要: 混沌时间序列预测是非线性动力学研究中一个十分重要的问题,支持向量回归方法为其提供了一种有效的解决思路.通过分析新样本加入训练集后支持向量集的变化情况,建立了一种混沌时间序列预测的支持向量回归算法,具备了在线学习的特点.同时,针对混沌信号提出了一种满足小波框架的小波核函数,它不但能以较高的精度逼近任意函数,而且适合于混沌信号的局部分析,提高了支持向量回归的泛化能力.最后就Mackey-Glass混沌时间序列在线预测问题进行了大量仿真.结果表明,本文算法与现有的算法相比具有训练时间短、预测精度高等特点,有一定

English Abstract

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