GA优化支持向量机用于混沌时间序列预测

被引：21

作者：

刘隽

周涛

周佩玲

机构：

[1] 中国科学技术大学电子科学与技术系

来源：

关键词：

预测; 支持向量机; 混沌时间序列; 遗传算法; 核;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

介绍了利用支持向量机与重构相空间理论预测混沌时间序列的方法,并以股价时间序列为样本,比较了几种常用核函数的预测能力,实验表明高斯核的预测能力明显好于其它核.使用遗传算法优化了高斯核支持向量机的参数,优化后其预测能力较经验定参方法有明显提高,且好于传统的预测方法.

引用

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共 4 条