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摘要:
支持向量机在解决非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.由于现实世界中大量数据的采集与时间相关,数据具有时间上的关联性,从而时间序列预测成为人们更感兴趣同时也是更富挑战性的工作.本文探讨了支持向量机对混沌时间序列的预测能力,推导出在用电量时间序列预测中的模型,并进行求解.可以看出将支持向量机理论和方法应用于电流量时间序列预测中具有理论和实际意义.
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文献信息
篇名 支持向量机及其在用电量时间序列预测中的应用
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 支持向量机 时间序列预测 电流量
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 130-133
页数 4页 分类号 TP311.52
字数 4474字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2008.10.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姚力文 南昌大学计算机系 18 91 5.0 9.0
2 王炜立 南昌大学计算机系 18 97 6.0 9.0
3 王绪玲 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
时间序列预测
电流量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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