基于小波支持向量机的非线性组合预测方法研究

• 作者: 方廷健 李元诚 李波
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 小波 支持向量机 核函数 非线性组合预测
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 303-306,324
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2004.03.011

摘要

基于支持向量机(SVM)核方法和小波框架理论,提出了一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines,WSVM)的新的机器学习方法,并把这种方法应用于组合预测,得到了一种基于WSVM的非线性组合预测新模型,然后给出了此模型的结构设计和实现算法.通过仿真实验,把该方法与小波神经网络等方法相比较,得到了更好的实验结果,从而验证了该方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方廷健	中国科学院智能机械研究所	50	2136	22.0	46.0
2	李波	北京航空航天大学计算机学院数字媒体室	76	820	15.0	25.0
3	李元诚	北京航空航天大学计算机学院数字媒体室	4	107	2.0	4.0