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1.
2.
鉴于标准支持向量回归应用于混沌时间序列预测时经常会遇到诸如核函数及其参数难以确定的问题,提出了多重核支持向量回归的方法.通过在混合核空间求解二次约束下的二次规划问题,实现多重核支持向量回归算法.该算法不仅可以减少支持向量的个数,而且能够提高预测性能.最后将该方法运用到Lorenz, Henon和Mackey-Glass混沌时间序列预测,仿真结果表明该方法能够有效地提高预测精度,增强预测模型的泛化性能.
关键词:
混沌时间序列
支持向量机
多重核学习
优化 相似文献
3.
根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机的强大的非线性映射能力, 建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和变参数的Ikeda 时间序列对该模型进行了验证,结果表明,该预测模型能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着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
支持向量机
最小二乘法 相似文献
4.
提出了一种新的基于支持向量机的混沌时间序列预测方法,该方法利用平均场理论使支持向量机的学习过程变得简单高效。同时由于该方法将支持向量机的参数近似为高斯分布的,因此采用平均场理论能够容易的求解这些参数,这样获得的支持向量机的参数比传统的基于二次规划的算法更加精确,而且学习速度更快。最后利用该方法对嵌入维数与模型的泛化能力关系进行了探讨,并利用Mackey-Glass时间序列对该方法进行了验证,结果表明:该预测方法能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着平均场支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 相似文献
5.
提出了一种基于聚类的选择性支持向量机集成预测模型.为提高支持向量机集成的泛化能力,采用自组织映射和K均值聚类算法结合的聚类组合算法,从每簇中选择出精度最高的子支持向量机进行集成,可以保证子支持向量机有较高精度并提高了子支持向量机之间的差异度.该方法能以较小的代价显著提高支持向量机集成的泛化能力.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列和Lorenz系统生成的混沌时间序列进行预测实验,结果表明可以对混沌时间序列进行准确预测,验证了该方法的有效性.
关键词:
支持向量机
集成
混沌时间序列
聚类 相似文献
6.
基于支持向量机强大的非线性映射能力和模糊逻辑易于将先验的系统知识结合到模糊规则的 特性, 根据混沌动力系统的相空间重构理论, 提出了一种混沌时间序列的模糊模型的支持向 量机预测模型,并采用适用于大规模问题求解的最小二乘法来训练预测模型,利用该模型分别 对模型的整体预测性能与嵌入维数及延迟时间的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时 间序列和典型的Lorenz系统生成的时间序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型不仅 能够自动的从学习数据中获取知识产生模糊规则,提取能够代表混沌时间序列内在规律的支 持向量,大大减少支持向量的数目,精确地预测未来的混沌时间序列,而且在混沌时间序列 的嵌入维数未知和延迟时间不能合理选择的情况下,也能取得比较好的预测效果.这一结论预 示着基于模糊模型的支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法.
关键词:
模糊模型
混沌时间序列
支持向量机
最小二乘法 相似文献
7.
从支持向量域SVD(Support Vector Domain)出发,根据Takens延时相空间重构思想,利用支持向量机非线性映射,建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的SVD预测模型.采用数据集作为支持对象元素,机器自学习缩小模型泛化误差的上界,利用最小二乘支持向量域(SVD),预测了Henon/Lorenz/Rossler三种混沌时间序列.预测结果表明,三种预测模型将集合映射到一个更高维特征空间,通过嵌入维数,实现了序列预测,误差随嵌入维数变化趋于恒定,与支持向量机(SVM)相比,SVD所需支持向量少,收敛速度快,鲁棒性强,核函数选择容易灵活,且存在自适应方法.网格点数提高了10—20倍,序列预测在小样本、非线性、未知概率密度条件下,预测和实际值取得了一致.
关键词:
支持向量域
混沌
最小二乘
时间序列预测 相似文献
8.
传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口, 而将最近的数据移进窗口. 针对这种遗忘策略存在的缺陷, 提出了过滤窗策略. 过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制, 将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中. 将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合, 提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机. 与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较, 过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量, 需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度, 而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性. 混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性.
关键词:
混沌时间序列
支持向量机
滑动窗
过滤窗 相似文献
9.
针对混沌时间序列的预测问题,考虑到单一核函数的最小二乘支持向量机无法明显提高预测精度,提出了一种组合核函数的最小二乘支持向量机预测模型,模型中采用多项式函数与径向基函数组合构建核函数.同时,还对遗传算法进行了改进,使之具有更快的收敛速度和更高的精度,改进的遗传算法适用于解决预测模型中的参数优化问题.通过典型的Lorenz时间序列、Mackey-Glass时间序列、太阳黑子数时间序列以及具有混沌特性的网络流量时间序列对该模型进行了验证.仿真结果表明所提出的模型是有效的. 相似文献
10.
混沌现象普遍存在于自然界及人类社会中,因此混沌时间序列预测具有重要意义. 提出了一种新的混沌时间序列预测模型------小波回声状态网络,该模型可以有效克服传统回声状态 网络模型中普遍存在的病态矩阵问题,提高了混沌时间序列预测精度.通过对Lorenz、含噪声Lorenz 及间歇式反应釜釜温三个时间序列的预测,将小波回声状态网络与传统回声状态网络进行了比较. 结果表明,小波回声状态网络与传统回声状态网络相比,预测精度提高一倍以上且预测结果更加稳定. 相似文献
11.
基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘
关键词:
小波核
偏最小二乘回归
混沌系统
建模 相似文献
12.
Prediction of chaotic systems with multidimensional recurrent least squares support vector machines 下载免费PDF全文
In this paper, we propose a multidimensional version of recurrent least
squares support vector machines (MDRLS-SVM) to solve the problem about the
prediction of chaotic system. To acquire better prediction performance, the
high-dimensional space, which provides more information on the system than
the scalar time series, is first reconstructed utilizing Takens's embedding
theorem. Then the MDRLS-SVM instead of traditional RLS-SVM is used in the
high-dimensional space, and the prediction performance can be improved from
the point of view of reconstructed embedding phase space. In addition, the
MDRLS-SVM algorithm is analysed in the context of noise, and we also find
that the MDRLS-SVM has lower sensitivity to noise than the RLS-SVM. 相似文献
13.
Modelling of chaotic systems based on modified weighted recurrent least squares support vector machines 下载免费PDF全文
Positive Lyapunov exponents cause the errors in modelling of the chaotic time series to grow exponentially. In this paper, we propose the modified version of the support vector machines (SVM) to deal with this problem. Based on recurrent least squares support vector machines (RLS-SVM), we introduce a weighted term to the cost function tocompensate the prediction errors resulting from the positive global Lyapunov exponents. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we use the power spectrum and dynamic invariants involving the Lyapunov exponents and the correlation dimension as criterions, and then apply our method to the Santa Fe competition time series. The simulation results shows that the proposed method can capture the dynamics of the chaotic time series effectively. 相似文献
14.
Support vector regression (SVR) combined with particle swarm optimization (PSO) for its parameter optimization, was proposed to establish a model to predict the thermal conductivity of polymer-based composites under different mass fractions of fillers (mass fraction of polyethylene (PE) and mass fraction of polystyrene (PS)). The prediction performance of SVR was compared with those of other two theoretical models of spherical packing and flake packing. The result demonstrated that the estimated errors by l... 相似文献