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期刊论文
基于支持向量回归的混沌序列预测方法
基于支持向量回归的混沌序列预测方法
来源 :电工技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fbcpingqi
【摘 要】
:
本文讨论了支持向量机(SVM)的回归算法,将SVM应用于混沌时间序列的预测,并与RBF网络的预测效果进行了比较,仿真结果表明,其预测精度和抗噪声能力要优于RBF网络;同时,采用关联
【作 者】
:
朱志宇
姜长生
张冰
【机 构】
:
南京航空航天大学自动化学院,江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
:
电工技术学报
【发表日期】
:
2005年6期
【关键词】
:
混沌序列
预测
支持向量机(SVM)
关联度
Chaotic series
prediction
support vector machine(SVM)
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本文讨论了支持向量机(SVM)的回归算法,将SVM应用于混沌时间序列的预测,并与RBF网络的预测效果进行了比较,仿真结果表明,其预测精度和抗噪声能力要优于RBF网络;同时,采用关联度代替欧式距离,来确定相空间中的最邻近相点,提高了预测时的嵌入维数,从而提高了混沌预测的精度.
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