混沌时间序列预测模型参数同步优化

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传统上相空间重构与预测模型参数优化分开优化,割裂两者的联系,模型预测性能难以达到最优。利用相空间重构和预测模型参数的互相关系,提出一种混沌时间序列预测模型参数同步优化方法。首先采用均匀设计方法对影响模型预测精度的参数进行均匀设计,然后采用自调用最小二乘支持向量机进行参数同步优化,得到最优参数。以经典混沌时间序列太阳黑子年平均数为例进行了验证,结果表明,相对传统的参数优化算法,参数同步优化算法时间复杂度低、预测精度高,为混沌时间序列预测模型参数优化提供了一种新的思路。
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