| 基于LS-SVM的装备需求时间序列预测 |
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| 引用本文： | 刘文法,王旭,张建邦.基于LS-SVM的装备需求时间序列预测[J].弹箭与制导学报,2006,26(1):780-783. |
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| 作者姓名： | 刘文法 王旭 张建邦 |
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| 作者单位： | 空军工程大学工程学院,西安,710038 |
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| 摘 要： | 支持向量机 (SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种新的具有很好泛化性能的数据挖掘工具.文中在最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基础上,引入了混沌理论时间序列理论的相空间和嵌入维数概念,建立了LS-SVM时间序列预测模型,并应用于武器装备需求预测,预测结果证实了该模型和方法的有效性.
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| 关 键 词： | 支持向量机 时间序列 混沌 相空间 嵌入维数 |
| 修稿时间： | 2005年10月31 |
Time Series Prediction of Military Equipment based on Least Square Support Vector Machine |
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| LIU Wenfa,WANG Xu,ZHANG Jianbang.Time Series Prediction of Military Equipment based on Least Square Support Vector Machine[J].Journal of Projectiles Rockets Missiles and Guidance,2006,26(1):780-783. |
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| Authors: | LIU Wenfa WANG Xu ZHANG Jianbang |
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