计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
8期
2831-2834
,共4页
向昌盛%周子英%余喜林%张林峰
嚮昌盛%週子英%餘喜林%張林峰
향창성%주자영%여희림%장림봉
混沌时间序列%相空间重构%最小二乘支持向量机%遗传算法
混沌時間序列%相空間重構%最小二乘支持嚮量機%遺傳算法
혼돈시간서렬%상공간중구%최소이승지지향량궤%유전산법
在混沌时间序列研究中,相空间重构和预测模型参数优化是影响预测性能的关键步骤,利用两者之间的相互联系来提高混沌时间序列预测模型的整体性能,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数同步优化方法.同步优化方法将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的染色体,预测精度作为遗传算法的适应度函数值,通过遗传算法对参数同步优化问题进行求解.通过混沌时间数据对同步优化方法进行了验证性实验.实验结果表明,相对于单独参数优化方法,同步优化方法不仅提高了混沌时间序列的预测精度,同时降低了计算时间的复杂度.
在混沌時間序列研究中,相空間重構和預測模型參數優化是影響預測性能的關鍵步驟,利用兩者之間的相互聯繫來提高混沌時間序列預測模型的整體性能,提齣一種基于遺傳算法的混沌時間序列參數同步優化方法.同步優化方法將相空間重構和最小二乘支持嚮量機參數作為遺傳算法的染色體,預測精度作為遺傳算法的適應度函數值,通過遺傳算法對參數同步優化問題進行求解.通過混沌時間數據對同步優化方法進行瞭驗證性實驗.實驗結果錶明,相對于單獨參數優化方法,同步優化方法不僅提高瞭混沌時間序列的預測精度,同時降低瞭計算時間的複雜度.
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