基于支持向量机的混沌时间序列预测分析

混沌的特性决定了混沌系统很难长期预测,支持向量机有强大的学习能力,根据相空间重构理论用支持向量机建立预测模型对混沌时间序列进行短期预测。预测输出构建混沌吸引子来定性评价预测模型性能,同时与BP神经网络RBF神经网络构建的预测模型比较,计算预测模型的均方根误差定量地评价模型的性能。仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度和泛化能力。