【摘 要】
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对于复杂的非线性和非平稳时间序列预测,基本的支持向量回归（Support Vecotr Regression,SVR）在线算法无法有效兼顾执行效率和预测精度.本文首先采用局部SVR进行时间序列建模预
【机 构】
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哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所
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对于复杂的非线性和非平稳时间序列预测,基本的支持向量回归（Support Vecotr Regression,SVR）在线算法无法有效兼顾执行效率和预测精度.本文首先采用局部SVR进行时间序列建模预测,同步计算在线更新序列数据预测的残差,并采用Online SVR对残差序列进行混沌时间序列预测,将预测残差值实时补偿到局部SVR模型预测输出.实验结果表明,新方法在执行效率和预测精度方面较单一Online SVR均显著提高.
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