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LS—SVM在混沌时间序列预测中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类和回归问题。文中将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析。仿真实验表明,该方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力。 相似文献
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在支持向量机( SVM)预测问题中,为了减小错误参数选取对预测结果的影响,提出了1种基于双重预测模型的非线性时间序列预测算法.该算法在充分考虑支持向量机参数对推广能力影响的基础上,分别利用自回归预测模型(AR)、自回归滑动平均模型( ARMA)、线性回归和决策树模型对SVM参数进行预测,将预测参数运用到SVM预测模型中... 相似文献
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陈冬冬 《计算机工程与应用》2010,46(21):235-237
从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和支持向量回归机的理论和方法,建立了基于粗糙集和支持向量回归机相结合的供应链绩效预测模型。结合一个供应链绩效预测实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到支持向量回归机中进行训练,构建预测模型,最后把预测的样本输入到模型中进行供应链绩效预测,预测结果与实际结果基本吻合。 相似文献
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基于小波和支持向量机的多尺度时间序列预测 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了相空间重构和基于支持向量机的时间序列预测建模技术,提出了基于小波和支持向量机的复杂时间序列预测方法,利用小波对复杂时间序列进行多尺度分解,对重构后的近似序列和细节序列分别利用支持向量机进行回归预测并将结果融合。对股票数据进行预测,试验结果表明该方法预测精度高于单尺度支持向量机和神经网络预测方法,可用于复杂非平稳时间序列的预测。 相似文献
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支持向量机理论是20世纪90年代由Vapnik提出的一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,其具有全局最优解和较好的泛化能力,可将其用于求解时间序列预测间题.但是对于非平稳时间序列的顶测,利用支持向量机算法单独建立一个模型的预测结果不如平稳时间序列那样明显,可以采用经验模式分解法作为时序预测的预处理工具.先将非平稳时间序列进行经验模式分解,再对各个分量分别建模,最后将各分量预测结果进行组合.同时通过仿真实验验证了该方法是有效的. 相似文献
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支持向量回归机使用由经验误差项和常数项所构成的风险函数,满足结构风险最小原则。在时态数据预测领域,它将成为一种很有前途的预测方法。简要介绍了回归支持向量机的基本理论。基于回归支持向量机模型,建立了一个对时态数据预测的方法,可以对多属性时态数据进行预测,并与其它预测模型(BP神经网络)进行比较。实验结果表明所提出的方法在预测的稳定性和准确性方面都要优于BP神经网络模型。 相似文献
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