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基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

李 军 董海鹰

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

李 军, 董海鹰
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  • 基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘
    • 基金项目: 甘肃省自然科学基金(批准号:3ZS042-B25-026)和兰州交通大学“青蓝”人才计划资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-01-13
  • 修回日期:  2008-04-22
  • 刊出日期:  2008-04-05

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

  • 1. 兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 730070
    基金项目: 

    甘肃省自然科学基金(批准号:3ZS042-B25-026)和兰州交通大学“青蓝”人才计划资助的课题.

摘要: 基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘

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