基于小波匹配的新小波支持向量机预测模型

• 作者: 吴奇 彭献永
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应变异 正态变异 小波核 支持向量机 短期预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 50-58
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2019.02.007

摘要

针对产品销售时序具有多维、小样本、非线性、随机性等特征,已有的支持向量核不可能精确逼近任意的销售时序曲线.将小波理论应用于支持向量核函数,并对标准支持向量机进行修正,形成一种新的小波支持向量机(WN-ν-SVM).设计了自适应正态变异粒子群算法(ANPSO)对小波支持向量机模型参数进行辩识,并进行了汽车销量预测的实例分析.结果表明,基于WN-ν-SVM模型的短期预测方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴奇	上海交通大学电子信息与电气工程学院	14	11	2.0	2.0
2	彭献永		2	1	1.0	1.0