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题名混沌时间序列预测模型参数同步优化
被引量：6
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作者
向昌盛
张林峰
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机构
湖南农业大学东方科技学院
湖南农业大学信息技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第1期4-7,11,共5页
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基金
国家教育部新世纪人才支持计划No.NCET-06-0710
湖南省教育厅科学研究资助项目(No.10C0803)~~
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文摘
传统上相空间重构与预测模型参数优化分开优化,割裂两者的联系,模型预测性能难以达到最优。利用相空间重构和预测模型参数的互相关系,提出一种混沌时间序列预测模型参数同步优化方法。首先采用均匀设计方法对影响模型预测精度的参数进行均匀设计,然后采用自调用最小二乘支持向量机进行参数同步优化,得到最优参数。以经典混沌时间序列太阳黑子年平均数为例进行了验证,结果表明,相对传统的参数优化算法,参数同步优化算法时间复杂度低、预测精度高,为混沌时间序列预测模型参数优化提供了一种新的思路。
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关键词
最小二乘支持向量机
时间序列预测
均匀设计
优化
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Keywords
least square support vector machine
time series prediction
uniform design
optimization
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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