共 8 条
- [7] Kugiumtzis D. PhysicaD . 1996
- [8] Kim H S,Eykholt R,Salas J D. Physica D . 1999
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
被引：12
作者：
张文专
龙文
焦建军
机构：
[1] 贵州财经大学,贵州省经济系统仿真重点实验室
来源：
关键词：
混沌时间序列;
差分进化算法;
参数组合优化;
预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
O415.5 [混沌理论];
O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];
学科分类号：
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.
引用
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页数：7
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