基于小波支持向量机的混沌时序预测算法

• 作者: 刘才铭 蔡乐才 陈超
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 支持向量机 混沌时间序列 相空间重构
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 223-226
• 分类号: TP274
• 字数: 2134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.05.054

摘要

研究混沌时间序列预测问题,混沌时间序列是一种特殊时间序列,具有高度非线性、混沌性和时变性,传统预测方法精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种采用小波支持向量机的混沌时间序列预测算法.首先采用相空重构对混沌时间序列进行重构,捕捉时间序列变化轨迹,然后采用小波支持向量机对非线性、混沌性变化规律进行预测,最后采用Lorenz混沌时间序列进行仿真.结果表明,相对于传统预测方法,小波支持向量机提高了混沌时间序列预测精度,降低预测误差,为混沌时间序列提供了一种有效的准确预测途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡乐才	四川理工学院计算机学院	72	341	8.0	17.0
2	刘才铭	乐山师范学院计算机科学学院	27	42	3.0	4.0
3	陈超	四川理工学院计算机学院	48	148	6.0	10.0