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最小二乘回归支持向量机对非线性时间序列预测的试验分析

来源 :解放军理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 8次 | 上传用户：lt5185

【摘要】

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利用最小二乘回归支持向量机LS-SVMR(least square support vectors machines for regression)对2个不同长度的时间序列资料,国家气候中心1982年1月~2005年12月Nino3区逐月海温距平指数(短序列),及1950年1月~2006年12月Nino3区逐月海温距平指数(长序列)资料进行了预测试验,以验证支持向量机对气候变化中非线性时间序列的预

【作者】

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纪玲玲林振山王昌雨张志华

【机构】

：

南京师范大学地理科学学院解放军理工大学气象学院

【出处】

：

解放军理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2009年01期

【关键词】

：

最小二乘回归支持向量机海温距平指数时间序列预测 least square support vector regression machine SSTA（s

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利用最小二乘回归支持向量机LS-SVMR(least square support vectors machines for regression)对2个不同长度的时间序列资料,国家气候中心1982年1月~2005年12月Nino3区逐月海温距平指数(短序列),及1950年1月~2006年12月Nino3区逐月海温距平指数(长序列)资料进行了预测试验,以验证支持向量机对气候变化中非线性时间序列的预测效果。结果表明:通过训练建立的最小二乘回归支持向量机模型,较好地反映了Nino3区海温距平指数的变化规

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