基于LS-SVM的装备需求时间序列预测

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支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种新的具有很好泛化性能的数据挖掘工具。文中在最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基础上,引入了混沌理论时间序列理论的相空间和嵌入维数概念,建立了LS-SVM时间序列预测模型,并应用于武器装备需求预测,预测结果证实了该模型和方法的有效性。
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