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时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究
时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究
来源 :计算机仿真 | 被引量 : 1次 | 上传用户:maigao
【摘 要】
:
时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性,在时序预测中,利用时序数据的时间相关性特点,构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数,实现了将时间相关性融合于支持向量机,并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性,并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。
【作 者】
:
王平
张贵生
【机 构】
:
山西大学,山西警官高等专科学校
【出 处】
:
计算机仿真
【发表日期】
:
2012年03期
【关键词】
:
支持向量机
时间相关性
核函数
Support vector machine(SVM)
Time correlation
Kernel function
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时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性,在时序预测中,利用时序数据的时间相关性特点,构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数,实现了将时间相关性融合于支持向量机,并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性,并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。
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