基于选择性支持向量机集成的混沌时间序列预测

• 作者: 胡寿松 蔡俊伟 陶洪峰
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 支持向量机 集成 混沌时间序列 聚类
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 6820-6827
• 页数: 8页
• 分类号: O4
• 字数: 6229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3290.2007.12.008

摘要

提出了一种基于聚类的选择性支持向量机集成预测模型.为提高支持向量机集成的泛化能力,采用自组织映射和K均值聚类算法结合的聚类组合算法,从每簇中选择出精度最高的子支持向量机进行集成,可以保证子支持向量机有较高精度并提高了子支持向量机之间的差异度.该方法能以较小的代价显著提高支持向量机集成的泛化能力.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列和Lorenz系统生成的混沌时间序列进行预测实验,结果表明可以对混沌时间序列进行准确预测,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动化学院	185	3001	28.0	46.0
2	陶洪峰	南京航空航天大学自动化学院	6	80	5.0	6.0
3	蔡俊伟	南京航空航天大学自动化学院	6	38	4.0	6.0