计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
1期
4-7,11
,共5页
最小二乘支持向量机%时间序列预测%均匀设计%优化
最小二乘支持嚮量機%時間序列預測%均勻設計%優化
최소이승지지향량궤%시간서렬예측%균균설계%우화
传统上相空间重构与预测模型参数优化分开优化,割裂两者的联系,模型预测性能难以达到最优.利用相空间重构和预测模型参数的互相关系,提出一种混沌时问序列预测模型参数同步优化方法.首先采用均匀设计方法对影响模型预测精度的参数进行均匀设计,然后采用自调用最小二乘支持向量机进行参数同步优化,得到最优参数.以经典混沌时间序列太阳黑子年平均数为例进行了验证,结果表明,相对传统的参数优化算法,参数同步优化算法时间复杂度低、预测精度高,为混沌时间序列预测模型参数优化提供了一种新的思路.
傳統上相空間重構與預測模型參數優化分開優化,割裂兩者的聯繫,模型預測性能難以達到最優.利用相空間重構和預測模型參數的互相關繫,提齣一種混沌時問序列預測模型參數同步優化方法.首先採用均勻設計方法對影響模型預測精度的參數進行均勻設計,然後採用自調用最小二乘支持嚮量機進行參數同步優化,得到最優參數.以經典混沌時間序列太暘黑子年平均數為例進行瞭驗證,結果錶明,相對傳統的參數優化算法,參數同步優化算法時間複雜度低、預測精度高,為混沌時間序列預測模型參數優化提供瞭一種新的思路.
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