【摘 要】
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多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息，具有一定的信息完备性和确定性，但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70472072)
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多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息，具有一定的信息完备性和确定性，但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序列的动态特性，文章对多变量时间序列进行空间重构，并利用主成分分析法（PCA）对应构后的多变量时间序列进行处理，以减低特征空间维数；最后采用支持向量机建立预测模型。仿真实验表明．该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
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