微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
33期
136-137,125
,共3页
支持向量机%机器学习%径向基神经网络%混沌时间序列
支持嚮量機%機器學習%徑嚮基神經網絡%混沌時間序列
지지향량궤%궤기학습%경향기신경망락%혼돈시간서렬
混沌时间序列预测是非线性动力学研究中一个很重要的问题.支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,为混沌时间序列的预测提供了一种有效的算法思想.本文基于支持向量机与径向基神经网络在结构上的相似性,将支持向量机用于径向基神经网络中心的选取,并对混沌时间序列进行预测,仿真结果表明,其效果优于其他方法.
混沌時間序列預測是非線性動力學研究中一箇很重要的問題.支持嚮量機是一種基于統計學習理論的新穎的機器學習方法,為混沌時間序列的預測提供瞭一種有效的算法思想.本文基于支持嚮量機與徑嚮基神經網絡在結構上的相似性,將支持嚮量機用于徑嚮基神經網絡中心的選取,併對混沌時間序列進行預測,倣真結果錶明,其效果優于其他方法.
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