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摘要:
针对混沌时间序列的预测问题,考虑到单一核函数的最小二乘支持向量机无法明显提高预测精度,提出了一种组合核函数的最小二乘支持向量机预测模型,模型中采用多项式函数与径向基函数组合构建核函数。同时,还对遗传算法进行了改进,使之具有更快的收敛速度和更高的精度,改进的遗传算法适用于解决预测模型中的参数优化问题。通过典型的Lorenz时间序列、Mackey-Glass时间序列、太阳黑子数时间序列以及具有混沌特性的网络流量时间序列对该模型进行了验证。仿真结果表明所提出的模型是有效的。
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文献信息
篇名 用于混沌时间序列预测的组合核函数最小二乘支持向量机
来源期刊 物理学报 学科
关键词 混沌时间序列 最小二乘支持向量机 组合核函数 改进遗传算法
年,卷(期) 2014,(16) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 160508-1-160508-11
页数 1页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7498/aps.63.160508
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 高宪文 东北大学信息科学与工程学院 92 1017 17.0 27.0
2 田中大 沈阳工业大学信息科学与工程学院 22 329 10.0 18.0
3 石彤 辽宁林业职业技术学院人文社会科学系 16 92 4.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
混沌时间序列
最小二乘支持向量机
组合核函数
改进遗传算法
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
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
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