基于在线最小二乘支持向量机的数据序列预测与异常检测方法

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当前,数据序列预测与异常检测的方法大都为离线的,并且没有动态预测的功能,这对实时处理的数据序列是相当不利的。而本文研究了在线最小二乘支持向量机算法,根据它的分块矩阵求逆原理,不但保证了数据流处理速度,还满足了数据序列稳定在线预测的要求,同时本文在原本算法的基础上增加了阈值判断环节,采用应用类型隶属度方法进行异常判断,使得在线最小二乘支持向量机算法可以有效地对异常数据流进行检测。仿真结果表明了在线最小二乘支持向量机算法在线预测及异常检测应用的有效性。
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