【摘 要】
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提出了一种基于核的非线性时间序列预测建模方法。对非线性时间序列的相空间进行重构以确定其嵌入维数，并提出一种基于核主成分分析的非线性时间序列相空间重构方法，针对时间序
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提出了一种基于核的非线性时间序列预测建模方法。对非线性时间序列的相空间进行重构以确定其嵌入维数，并提出一种基于核主成分分析的非线性时间序列相空间重构方法，针对时间序列的时序特征，采用一种加权的支持向量回归模型对时间序列预测建模。在不同基准数据集上的实验结果表明，与通常的基于普通支持向量回归的建模方法相比，该文所提出的预测建模方法具有较高的精度，说明所提方法对非线性时间序列的预测建模是有效的。
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