【摘 要】
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提出将小波消噪、相空间重构理论与LS-SVM相结合,实现变形监测数据的建模及预测。先对变形监测时间序列进行小波消噪;然后用C-C法求出非线性变形数据的最优嵌入维数和时间延迟参数,并对其进行相空间重构;最后采用LS-SVM对其进行建模预测,并与BP神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型具有较好的预测效果。
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提出将小波消噪、相空间重构理论与LS-SVM相结合,实现变形监测数据的建模及预测。先对变形监测时间序列进行小波消噪;然后用C-C法求出非线性变形数据的最优嵌入维数和时间延迟参数,并对其进行相空间重构;最后采用LS-SVM对其进行建模预测,并与BP神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型具有较好的预测效果。
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