Gaussian小波SVM及其混沌时间序列预测

• 作者: 戴朝华 王维博 郑永康 陈维荣
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌时间序列预测 相空间重构 Gaassian小渡核 负荷预测
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 468-471
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2009.04.025

摘要

为了提高混沌时间序列的预测精度,针对小波有利于信号细微特征提取的优点,结合小波技术和SVM的核函数方法,提出基于Gaussian小波SVM的混沌时间序列预测模型.证明了偶数阶Ganssian小波函数满足SVM平移不变核条件,并构建相应的Gaussian小波SVM.时混沌时间序列进行相空间重构,将重构相空间中的向量作为SVM的输入参量.用Ganssian小波SVM与常用的径向基SVM及Morlet小渡SVM进行对比实验,通过对Chen's混沌时间序列和负荷混沌时间序列的预测,结果表明,Ganssian小波SVM的效果比其他两种SVM更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气工程学院	246	3368	29.0	47.0
2	郑永康	西南交通大学电气工程学院	17	274	11.0	16.0
3	戴朝华	西南交通大学电气工程学院	86	1082	20.0	30.0
4	王维博	西南交通大学信息科学与技术学院	10	203	8.0	10.0