| SVM-RBF网络在混沌时间序列预测中的应用 |
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| 引用本文： | 王杰,刚轶金,石成辉.SVM-RBF网络在混沌时间序列预测中的应用[J].微计算机信息,2008,24(33). |
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| 作者姓名： | 王杰 刚轶金 石成辉 |
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| 基金项目： | 河南省科技厅，项目名称:智能化网络入侵防御系统关键技术研究，项目号:河南省杰出人才创新基金 |
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| 摘 要： | 混沌时间序列预测是非线性动力学研究中一个很重要的问题.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,为混沌时间序列的预测提供了一种有效的算法思想.本文基于支持向量机与径向基神经网络在结构上的相似性,将支持向量机用于径向基神经网络中心的选取,并对混沌时间序列进行预测,仿真结果表明,其效果优于其他方法.
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| 关 键 词： | 支持向量机 机器学习 径向基神经网络 混沌时间序列 |
Application of SVM-RBF to Prediction of Chaotic Time Series |
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| WANG Jie,GANG Yi-jin,SHI Cheng-hui.Application of SVM-RBF to Prediction of Chaotic Time Series[J].Control & Automation,2008,24(33). |
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| Authors: | WANG Jie GANG Yi-jin SHI Cheng-hui |
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