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基于最小二乘支持向量机对称性的混沌时间序列预测 被引量:6
1
作者 陈佳 郑恩让 贺永宁 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期109-112,共4页
利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果... 利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果表明该方法不仅能够精确地预测混沌时间序列,而且扩展了混沌系统的预测空间,这一结论预示着最小二乘支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 支持向量机 最小二乘法 对称性分析 混沌系统 LORENZ系统
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基于改进典型相关分析的混沌时间序列预测 被引量:6
2
作者 韩敏 魏茹 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期292-297,共6页
典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映... 典型相关分析是目前常用的研究两个变量集间相关性的统计方法.针对线性典型相关分析法不能揭示变量间非线性关系,因而不适用于混沌系统等问题,将核典型相关分析与径向基函数神经网络相结合,提出了一种改进的核典型相关分析方法以解决映射空间样本未知及逆矩阵求解困难等问题.首先利用两个径向基函数神经网络,通过训练使两个网络输出之间的相关系数达到最大,可同时得到两组典型相关变量.然后建立预测模型,对Lorenz混沌方程及大连月气温与降雨二变量混沌时间序列进行仿真,并与传统的线性回归预测方法进行比较,多组仿真结果证明了所述方法的有效性. 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 典型相关分析 核方法 径向基函数神经网络
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EEMD和布谷鸟搜索算法优化SVR的混沌时间序列预测 被引量:4
3
作者 乐洋 江畅 陈德良 《现代电子技术》 2022年第15期118-122,共5页
为了对混沌时间序列的预测精度进行提升,提出组合预测模型,它对支持向量回归(SVR)、布谷鸟搜索(CS)与经验模态分解(EEMD)进行了综合。首先对混沌时间序列通过集合经验模态分解为一组去除噪声且相对稳定的子序列;借助CS算法对SVR参量加... 为了对混沌时间序列的预测精度进行提升,提出组合预测模型,它对支持向量回归(SVR)、布谷鸟搜索(CS)与经验模态分解(EEMD)进行了综合。首先对混沌时间序列通过集合经验模态分解为一组去除噪声且相对稳定的子序列;借助CS算法对SVR参量加以优化,进而构建以SVR为基础的预测模型,由此获取原始序列的预测大小;接着以太阳黑子混沌时间序列为对象,对其进行预测实验,并与SVR、CS⁃SVR和EEMD⁃SVR的预测性能进行比较。结果显示,通过CS算法进行优化后,能够让SVR具有更快的收敛速度,使之预测精度有了明显的提升,同时也提升了它的泛化能力。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 集合经验模态分解 布谷鸟搜索算法 支持向量回归 太阳黑子 回归拟合
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混沌时间序列预测算法的优度评价 被引量:2
4
作者 王 盖明久 张金春 《海军航空工程学院学报》 2014年第5期497-500,共4页
将优度评价方法运用于混沌时间序列预测算法评价中,确定评价算法的指标体系。建立混沌时间序列预测算法关于各评价指标的关联函数来刻画各评价对象的优秀程度并计算关联度。计算出各评价对象的优度值,将其用于对各算法的综合优度的比较... 将优度评价方法运用于混沌时间序列预测算法评价中,确定评价算法的指标体系。建立混沌时间序列预测算法关于各评价指标的关联函数来刻画各评价对象的优秀程度并计算关联度。计算出各评价对象的优度值,将其用于对各算法的综合优度的比较。实例证明,该方法直观、实用,可为混沌时间序列预测算法评价提供定量的依据。 展开更多
关键词 优度评价方法 混沌时间序列预测 关联函数
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混沌时间序列的核自适应滤波预测算法
5
作者 刘强 王世元 +1 位作者 黄雪微 王代丽 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期24-30,共7页
在实际环境中,混沌时间序列常包含大量的噪声和异常值。由于这些干扰因素,基于二阶相似性度量的核自适应滤波器在混沌时间序列预测中的预测性能显著下降。基于上述问题,提出了一种鲁棒混沌时间序列的核自适应滤波预测算法。所提算法基... 在实际环境中,混沌时间序列常包含大量的噪声和异常值。由于这些干扰因素,基于二阶相似性度量的核自适应滤波器在混沌时间序列预测中的预测性能显著下降。基于上述问题,提出了一种鲁棒混沌时间序列的核自适应滤波预测算法。所提算法基于广义对数核损失函数的非线性相似性度量,有效地提高了核自适应滤波器在脉冲噪声环境中的鲁棒性,与此同时,该算法采用自适应K-Means采样的稀疏Nyström非线性映射方法,预先固定了算法的网络尺寸,从而降低核自适应滤波算法的计算复杂度。在所提算法中,使用递归更新方式,使算法具备较快的收敛速度。最后对滤波算法进行Mackey-Glass混沌时间序列的预测仿真。仿真结果表明:作为一种新的鲁棒KMeans采样的Nyström递归最小广义对数核损失预测方法,与稀疏化核自适应滤波算法相比,该算法在脉冲噪声中具备更好的鲁棒性;与其他典型鲁棒核自适应滤波预测算法相比,该算法具备更快的收敛速度和更高的滤波精度。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 核自适应滤波 广义对数核损失函数 Nyström映射 递归更新
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基于SCAD-ESN的时间序列预测模型 被引量:4
6
作者 张各各 徐珍 +1 位作者 曾波 陈祥涛 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期129-134,共6页
回声状态网络(ESN)是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络(SCAD-ESN)模型。不同于在模型中加入岭回归、L1范数罚函数及小... 回声状态网络(ESN)是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络(SCAD-ESN)模型。不同于在模型中加入岭回归、L1范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似(LQA)的求解方法,将最小角回归(LQR)方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化(PSO)的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离–回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 回声状态网络 平滑消边绝对偏离罚函数 粒子群算法
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利用遗传优化算法的混沌时间序列建模 被引量:4
7
作者 简相超 郑君里 孙守宇 《电波科学学报》 EI CSCD 2002年第1期25-28,58,共5页
提出一种利用遗传算法对混沌数据序列建模的全局建模方法 ,可获得接近原始混沌系统的映射。该方法利用遗传算法同时进行函数拟和与参数优化。实验结果表明该方法有较好的建模效果 。
关键词 混沌 遗传优化算法 电离层参数 混沌时间序列预测 建模
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基于混沌和支持向量机的预测模型分析与应用 被引量:2
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作者 梁华 李应红 +1 位作者 尉询楷 高伟 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S2期479-482,共4页
应用混沌动力学理论对某型发动机压气机的试车时间序列数据进行处理,计算出最大Lyapunov指数,得到了最大有效预测步数。在此基础上建立支持向量机预测模型,利用支持向量机强大的非线性映射能力,实现时间序列的非线性预测,结果证明该方... 应用混沌动力学理论对某型发动机压气机的试车时间序列数据进行处理,计算出最大Lyapunov指数,得到了最大有效预测步数。在此基础上建立支持向量机预测模型,利用支持向量机强大的非线性映射能力,实现时间序列的非线性预测,结果证明该方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 相空间重构 李雅普诺夫指数 航空发动机 支持向量机
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基于混沌理论的区域航路网络交通状态预测
9
作者 李桂毅 郭铭宇 +1 位作者 张洪海 罗一帆 《航空计算技术》 2020年第1期61-66,共6页
研究区域航路网络交通状态预测问题,可为航路网络系统的规划管理与交通综合管控提供重要支持。基于区域航路网络中航空器ADS B数据计算路网交通量时间序列;对区域航路网络交通量时间序列进行相空间重构,判定区域航路网络交通量时间序列... 研究区域航路网络交通状态预测问题,可为航路网络系统的规划管理与交通综合管控提供重要支持。基于区域航路网络中航空器ADS B数据计算路网交通量时间序列;对区域航路网络交通量时间序列进行相空间重构,判定区域航路网络交通量时间序列的混沌特性;分别构建基于RBF神经网络和Volterra级数的航路网络交通量混沌预测模型,预测区域航路网络交通量变化趋势;基于k均值聚类算法预测识别区域航路网络交通运行状态等级,最后进行实验验证。研究结果表明:区域航路网络交通量时间序列具有混沌特性,Volterra级数混沌预测模型预测精度优于RBF神经网络模型,k均值聚类算法可较好实现区域航路网络交通运行状态预测识别,提出的交通状态预测方法可为航路网络规划管理以及拥挤管控提供技术支持。 展开更多
关键词 航空运输 交通量预测 混沌时间序列预测 区域航路网络 交通状态预测
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航空发动机混沌支持向量预测模型应用 被引量:4
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作者 吴斌 尉询楷 +2 位作者 冯悦 邵晨奇 杨晶晶 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期29-33,共5页
提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法。该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映... 提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法。该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测。最后,应用于压气机的试车数据序列建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度,实验结果与理论计算基本相符,该方法对于采用支持向量机进行混沌时间序列预测具有一定的参考价值和理论指导意义。 展开更多
关键词 重构相空间 支持向量机 混沌时间序列预测 航空发动机
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基于Bayesian-LSSVM和残差修正的用户短期需水量预测 被引量:3
11
作者 吴珊 宋凌硕 +1 位作者 侯本伟 寇晓霞 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期88-96,共9页
为有效改善供水管网短期需水量预测模型在预测精度和稳定性方面存在的不足,提出在短期需水量预测模型基础上叠加残差预测模型的组合预测建模方法.首先采用贝叶斯最小二乘支持向量机法(Bayesian-LSSVM)建立管网用户需水量时间序列预测模... 为有效改善供水管网短期需水量预测模型在预测精度和稳定性方面存在的不足,提出在短期需水量预测模型基础上叠加残差预测模型的组合预测建模方法.首先采用贝叶斯最小二乘支持向量机法(Bayesian-LSSVM)建立管网用户需水量时间序列预测模型(BL模型),得到需水量预测初始值;对BL模型得到的需水量预测初始值的残差序列,构建基于贝叶斯最小二乘支持向量机法的混沌时间序列预测模型(RM模型),得到残差预测值;同时将RM模型得到的残差预测值实时补偿到BL模型的需水量预测初始值中,得到经过残差修正的需水量预测值.实例结果表明,RM模型可以准确捕获BL模型需水量预测初始值的残差变化趋势,对其残差序列进行准确预测;在短期需水量预测的精度和稳定性方面,由BL模型和RM模型叠加构成的组合预测模型(BL+RM模型)明显优于单一BL模型;BL+RM模型适用于平均需水量较小、水量波动性较大等不同特点用户的短期需水量预测,可有效满足实际工程的需要. 展开更多
关键词 短期需水量预测 残差修正 贝叶斯最小二乘支持向量机 混沌时间序列预测
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构建复杂回响状态网络的新方法 被引量:2
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作者 宋青松 冯祖仁 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1-4,共4页
研究了人工神经网络混沌时间序列预测应用中的拓扑选择问题,受大脑皮层生长发育过程启发,提出一种类皮层网络——复杂回响状态网络(CESN)的构建方法.将影响皮层网络生长发育过程的依赖距离和依赖时间窗口的2个生长机制中的规模因子、距... 研究了人工神经网络混沌时间序列预测应用中的拓扑选择问题,受大脑皮层生长发育过程启发,提出一种类皮层网络——复杂回响状态网络(CESN)的构建方法.将影响皮层网络生长发育过程的依赖距离和依赖时间窗口的2个生长机制中的规模因子、距离敏感因子、密度敏感因子、种子神经元个数,以及时间窗宽度等调控因子,类比地定义为CESN构建过程中的构造参数.实验发现,CESN的拓扑结构能够被这些构造参数惟一地确定,并且当种子神经元个数取值约为网络规模的10%时,构建出的CESN几乎具有最优的预测精度.根据这个发现,仿真证实了CESN能够被更省时地构建,表明所提方法是一种高效的网络构建方法. 展开更多
关键词 混沌时间序列预测 复杂度 回响状态网络
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Mine water discharge prediction based on least squares support vector machines 被引量:1
13
作者 GUO Xlaohui MA Xiaoping 《Mining Science and Technology》 EI CAS 2010年第5期738-742,共5页
In order to realize the prediction of a chaotic time series of mine water discharge,an approach incorporating phase space reconstruction theory and statistical learning theory was studied.A differential entropy ratio ... In order to realize the prediction of a chaotic time series of mine water discharge,an approach incorporating phase space reconstruction theory and statistical learning theory was studied.A differential entropy ratio method was used to determine embedding parameters to reconstruct the phase space.We used a multi-layer adaptive best-fitting parameter search algorithm to estimate the LS-SVM optimal parameters which were adopted to construct a LS-SVM prediction model for the mine water chaotic time series.The results show that the simulation performance of a single-step prediction based on this LS-SVM model is markedly superior to that based on a RBF model.The multi-step prediction results based on LS-SVM model can reflect the development of mine water discharge and can be used for short-term forecasting of mine water discharge. 展开更多
关键词 mine water discharge LS-SVM chaotic time series phase space reconstruction PREDICTION
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