【摘 要】
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为解决单一预测模型精度不高、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于时间序列分析方法和支持向量机（SVM）的时间序列混合预测模型,从而提高模型的预测精度,并对时间序列进行改进
【基金项目】
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中国民用航空局科技创新引导资金项目（应用技术研发类）（20150227）
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为解决单一预测模型精度不高、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于时间序列分析方法和支持向量机（SVM）的时间序列混合预测模型,从而提高模型的预测精度,并对时间序列进行改进,得到混沌时间序列模型,分别利用改进后的混沌时间序列模型、SVM模型和时间序列混合预测模型等3种方法进行建模,以天津滨海国际机场近两年的能源消耗情况为例进行仿真实验,并采用统计学方法检验模型的精度和误差。实验结果表明混合时间序列模型的建模精度和预测效果要明显优于单一预测模型。
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