基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型及其应用

• 作者: 秦永宽 赵卿 黄声享
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 混沌时间序列 相空间重构 小波消噪 最小二乘支持向量机 变形分析
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 理论、方法研究
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: P207
• 字数: 3787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5942.2008.06.020

摘要

提出将小波消噪、相空间重构理论与LS-SVM相结合,实现变形监测数据的建模及预测.先对变形监测时间序列进行小波消噪;然后用C-C法求出非线性变形数据的最优嵌入维数和时间延迟参数,并对其进行相空间重构;最后采用LS-SVM对其进行建模预测,并与BP神经网络的预测结果进行了比较分析.实例表明,基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型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	黄声享	武汉大学测绘学院	102	1734	21.0	39.0
2	赵卿	武汉大学测绘学院	10	121	4.0	10.0
3	秦永宽	武汉大学测绘学院	5	39	4.0	5.0