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混沌时间序列局域偏最小二乘回归多步预测模型
引用本文:廖辉传,刘遵雄.混沌时间序列局域偏最小二乘回归多步预测模型[J].微电子学与计算机,2007,24(4):193-196.
作者姓名:廖辉传  刘遵雄
作者单位:华东交通大学,信息工程学院,江西,南昌,330013
摘    要:针对混沌序列局域一阶多步预测问题,提出了基于偏最小二乘回归的混沌时间序列局域直接多步预测模型,偏最小二乘用于混沌时序重构相空间中演化轨迹前后相点信息间的建模。该模型克服了以往一阶局域单步预测模型进行多步预测时存在的误差累积,而且能抑制重构相空间中多重共线性的影响,提高了预测精度。试验中使用交叉验证方法将偏最小二乘的提取成分数。通过对Chen’s混沌序列和Mackey-Glass混沌序列的多步预测试验,验证了该模型在混沌时序预测方面具有很好的效果。

关 键 词:混沌序列  多步预测  偏最小二乘回归  局域模型
文章编号:1000-7180(2007)04-0193-04
修稿时间:2006-04-28

Multi-Step Local Prediction Model with Partial Least Squares for Chaotic Time Series
LIAO Hui-chuan,LIU Zun-xiong.Multi-Step Local Prediction Model with Partial Least Squares for Chaotic Time Series[J].Microelectronics & Computer,2007,24(4):193-196.
Authors:LIAO Hui-chuan  LIU Zun-xiong
Affiliation:School of Information Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China
Abstract:
Keywords:chaotic time series  multi-step prediction  partial least squares  local model
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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