| 混沌时间序列预测模型的应用与研究 |
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| 引用本文： | 李剑.混沌时间序列预测模型的应用与研究[J].计算机仿真,2011,28(4). |
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| 作者姓名： | 李剑 |
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| 作者单位： | 重庆工程职业技术学院计算机系,重庆,400037 |
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| 摘 要： | 混沌时间序列预测模型的参数对预测结果起着关键作用,传统上参数优化单独进行,忽略参数之间的联系,导致预测的精度比较低.为了提高混沌时间序列预测精度,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列预测模型参数优化方法.参数优化方法的核心思想是相空间重构和支持向量机参数寻优同时进行,通过遗传算法算法的选择、交叉和变异操作达到参数优化求解问题.以经典混沌时间序列Mackey-Glass为例进行了验证性实验.实验结果表明,相对传统的参数寻优方法和分开优化的方法,方法时间复杂度低、预测精度高,是一种有效性的混沌时间序列预测模型参数优化算法.
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| 关 键 词： | 支持向量机 遗传算法 混沌时间序列 |
Applications and Research on Chaotic Time Series Prediction Model |
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| LI Jian.Applications and Research on Chaotic Time Series Prediction Model[J].Computer Simulation,2011,28(4). |
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| Authors: | LI Jian |
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