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| 基于最小二乘支持向量机对称性的混沌时间序列预测 | |
| 作者单位： | ;1.陕西科技大学;2.西安交通大学 |
| 摘 要： | 利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果表明该方法不仅能够精确地预测混沌时间序列,而且扩展了混沌系统的预测空间,这一结论预示着最小二乘支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。 |
| 关 键 词： | 混沌时间序列预测 支持向量机 最小二乘法 对称性分析 混沌系统 Lorenz系统 |
Chaotic time series prediction based on symmetry of LS support vector machines |
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