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多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测
被引量：
3
1
作者
刘立霞
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第16期16-18,共3页
文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间...
文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。
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关键词
多变量金融时间序列
最小二乘支持向量机
预测
相空间重构
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职称材料
题名
多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测
被引量：
3
1
作者
刘立霞
机构
天津商业大学经济学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第16期16-18,共3页
文摘
文章根据多变量混沌时间序列的相空间重构理论,建立了多变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。通过Lorenz系统和中国股市的股票价格序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型能精确地预测混沌时间序列,并且优于基于单变量时间序列的最小二乘支持向量机预测模型。
关键词
多变量金融时间序列
最小二乘支持向量机
预测
相空间重构
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测
刘立霞
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008
3
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