基于支持向量机的复杂时间序列预测研究

• 作者: 曲文龙 杨炳儒 樊广佺
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列预测 支持向量机 多尺度 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2005,（23）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.23.001

摘要

介绍了相空间重构和基于支持向量机的时间序列预测建模技术,提出了复杂时间序列的多尺度分解方法,对支持向量机回归与预测的各项参数设置进行了试验分析.对股票数据进行建模和预测,结果表明支持向量机对复杂时间序列具有较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	曲文龙	北京科技大学信息工程学院	13	166	6.0	12.0
3	樊广佺	北京科技大学信息工程学院	7	116	6.0	7.0