混沌时间序列预测模型参数的联合优化

被引：4

作者：

向昌盛 ^{[1
,2
]}

袁哲明 ^{[2
,3
]}

周子英 ^{[4
]}

机构：

[1] 湖南农业大学东方科技学院

[2] 湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室

[3] 湖南农业大学生物安全科学技术学院

[4] 湖南农业大学资源环境学院

来源：

信息与控制 | 2011年 / 40卷 / 05期

关键词：

混沌时间序列; 相空间重构; 支持向量机; 均匀设计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度,提出了一种相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的联合优化方法.联合优化方法的核心思想是首先采用均匀设计对相空间重构和LSSVM参数进行联合设计,然后采用自调用LSSVM进行参数联合优化,最后利用混沌时间序列对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明,联合优化方法预测精度明显优于其它优化方法,且优化速度更快.

引用

页码：673 / 679+691 +691

页数：8

共 20 条

[1]

基于统计学习理论的正则化最小二乘回归在时间序列建模和预测中的应用.[D].李红星.中国科学技术大学.2007, 03

[2] 基于支持向量机的害虫多维时间序列预测 [J].