| 混沌时间序列预测的建模与仿真研究 |
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| 引用本文： | 邵小强,马宪民.混沌时间序列预测的建模与仿真研究[J].计算机仿真,2011,28(5). |
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| 作者姓名： | 邵小强 马宪民 |
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| 作者单位： | 西安科技大学电气与控制工程学院,陕西,西安,710054 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅自然科学专项，西安科技大学培育基金 |
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| 摘 要： | 研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM).PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试.仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值.
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| 关 键 词： | 混沌时间序列 最小二乘支持向量机 粒子群算法 |
Modeling and Simulation of Chaotic Time Series Prediction |
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| SHAO Xiao-qiang,MA Xian-min.Modeling and Simulation of Chaotic Time Series Prediction[J].Computer Simulation,2011,28(5). |
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| Authors: | SHAO Xiao-qiang MA Xian-min |
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