深度核极限学习机和相似性LSSVM时间序列预测模型研究

来源 :兰州大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户：haoge2919

【摘要】

：

随着各类新型数据采集手段和大规模快速存储技术的广泛应用,各领域积累了海量的数据,并呈指数级增长,从数据挖掘价值、实现价值增值成为人们的共识。时间序列预测通过研究时间序列随时间变化的规律和时间序列本身的内在联系,对研究对象未来发展趋势进行估计和判断。当前,以机器学习、神经网络、深度学习技术为代表的数据分析及预测模型大量涌现,为解决海量复杂数据的分析问题提供了重要选择。无论是普适性模型还是针对某一特定

【作者】

：

桑发文

【出处】

：

兰州大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

时间序列预测极限学习机深度学习组合预测模型相似性方法

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