共 3 条
基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测
被引：43
作者：
刘涵
刘丁
李琦
机构：
[1] 西安理工大学自动化与信息工程学院
[2] 西安理工大学自动化与信息工程学院 陕西西安
[3] 陕西西安
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词：
混沌时间序列;
支持向量机;
预测;
非线性;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致.
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