【摘 要】
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根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院; 西安交通大学电子与信息工程学院 710049; 西安; 710049; 西安;
【基金项目】
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国家自然科学基金 (批准号 :60 0 3 60 10和 60 2 760 3 7) ;教育部博士点基金 (批准号 :2 0 0 2 0 6980 14 )资助的课题~~
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根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型 ,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨 .最后利用Mackey Glass时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该模型进行了验证 ,结果表明 ,该预测模型能精确地预测混沌时间序列 ,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果 .这一结论预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法
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