【摘 要】
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传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口,而将最近的数据移进窗口.针对这种遗忘策略存在的缺陷,提出了过滤窗策略.过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制,将对模型
【机 构】
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南京理工大学,智能弹药国防重点学科实验室; 国营一二一厂;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:51006052);南京理工大学“卓越计划”“紫金之星”~~
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传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口,而将最近的数据移进窗口.针对这种遗忘策略存在的缺陷,提出了过滤窗策略.过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制,将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中.将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合,提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机.与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较,过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量,需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度,而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性.混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性.
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