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基于SVM的混沌时间序列分析

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:365 KB | 2011-10-10

电子石

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支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题. 本文将支持向量机( SVM)用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey - Glass混沌时间序列,先对混沌时间序列进行支持向量回归实验; 然后采用局域法多步预报模型,利用支持向量机对混沌时间序列进行预测. 仿真实验表明,利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势.
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