混沌时间序列的支持向量机预测

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     

基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

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     

最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测

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     

时空混沌序列的局域支持向量机预测

结合局域预测法计算速度快的优点和支持向量机的泛化性能好、全局最优、稀疏解等特性，用局域支持向量机预测研究了时空混沌序列的局域预测性能，并用局域支持向量机预测模型讨论了嵌入维数、邻近个数选择以及时空混沌的耦合方式和格子间的耦合强度变化对时空混沌局域预测性能的影响.研究结果表明：局域支持向量机不仅比全局支持向量机、局域零阶预测、局域线性预测等方法具有更好的预测性能，且具有对嵌入维数和邻近个数不敏感的优点；时空混沌的耦合方式和格子间的耦合强度对时空混沌序列的预测性能有明显影响.     

基于在线最小二乘支持向量机回归的混沌时间序列预测

提出了一种基于在线最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归的混沌时间序列的预测方法.与离线支持向量机相比，在线最小二乘支持向量机预测方法即使当混沌系统的参数随时间变化时仍然有效.以Chen's混沌系统、Rssler混沌系统、Hénon映射及脑电(EEG)信号四种混沌时 间序列为例评估本文提出的预测方法，结果验证了其混沌时间序列预测的有效性. 关键词： 混沌时间序列 预测 在线学习 支持向量机     

一种混沌海杂波背景下的微弱信号检测方法

基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测出淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).以Lorenz系统和加拿大McMaster大学利用IPIX雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,结果表明该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,所得的均方根误差为0.00049521(信噪比为-89.7704 dB),这比传统支持向量机方法的均方根误差(0.049,信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级.     

短期风速时间序列混沌特性分析及预测

针对短期风速时间序列的预测问题进行了研究. 首先通过0-1混沌测试法确定短期风速时间序列具有混沌特性. 采用相空间重构技术, 利用C-C算法确定延迟时间, G-P 算法确定嵌入维数. 然后提出一种参数在线修正的最小二乘支持向量机预测模型, 采用改进的粒子群算法进行预测模型中参数的优化. 最后通过仿真对比实验表明提出的预测方法在预测精度、预测误差、预测效果方面都要优于其他常见的预测方法, 证明该预测方法是有效的.     

基于高斯过程的混沌时间序列单步与多步预测

针对混沌时间序列单步和多步预测,提出基于复合协方差函数的高斯过程 (GP)模型方法.GP模型的确立由协方差函数决定,通过对训练数据集的学习,在证据最大化框架内,利用矩阵运算和优化算法自适应地确定协方差函数和均值函数中的超参数.GP模型与神经网络、模糊模型相比,其可调整参数很少.将不同复合协方差函数的GP模型应用在混沌时间序列单步及多步提前预测中,并与单一协方差函数的GP、支持向量机、最小二乘支持向量机、径向基函数神经网络等方法进行了比较.仿真结果表明,基于不同复合协方差函数的GP方法能精确地预测混沌时间序 关键词： 高斯过程 混沌时间序列 预测 模型比较     

基于选择性支持向量机集成的混沌时间序列预测

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     

海杂波背景下的目标检测新方法

提出了一种基于分形布朗运动模型的S波段雷达海杂波分形维数提取方法.分析了基于记忆库混沌时间序列预测方法，引入一种改进核函数的支持向量机分类器.在此基础上，提出了一种新的海杂波背景下目标检测方法.应用S波段雷达实测海杂波数据，计算得到了该信号的分形维数与Lyapunov指数，验证了S波段雷达海杂波的混沌分形特性.仿真实验结果验证了该方法具有较强的检测能力和抗杂波性能. 关键词： 分形布朗运动 分形维数 记忆库预测方法 支持向量机分类器     

短时交通流复杂动力学特性分析及预测

为揭示短时交通流的内在动态特性,利用非线性方法对交通流混沌特性进行识别,为短时交通流的预测提供基础.基于混沌理论对交通流时间序列进行相空间重构,利用C-C算法计算时间延迟和嵌入维数,采用Grassberger-Procaccia算法计算吸引子关联维数,通过改进小数据量法计算最大Lyapunov指数来判别交通流时间序列的混沌特性.针对局域自适应预测方法在交通流多步预测中预测器系数无法调节的问题,提出了交通流多步自适应预测方法.通过实测数据计算,结果表明:2,4和5 min三种统计尺度的交通流时间序列均具有混沌特性;改进的小数据量法能够准确地计算出最大Lyapunov指数;构建的交通流多步自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化.为智能交通系统诱导和控制提供了依据.     

混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法

根据信息论基本原理，研究了混沌时间序列相空间重构参数延迟时间和嵌入维数的选取.提出了用符号分析的方法计算互信息函数，确定出延迟时间，在此基础上，提出了一种估计嵌入维数的信息论方法，即根据重构向量条件熵随向量维数的变化关系来确定嵌入维数，通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证，结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 互信息 条件熵 符号分析     

混沌时间序列重构相空间参数选取研究

基于重构相空间的延迟时间和嵌入维数这两个参数的选取不相关的观点,提出用互信息函数法确定延迟时间后,用CAO方法来确定嵌入维数的新思路.通过对几种典型的混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方案能够确定出相空间重构的有效延迟时间和最佳嵌入维数.该方法能够从时间序列中有效地重构原系统的相空间,是混沌信号识别的一种有效途径.     

用于混沌时间序列预测的组合核函数最小二乘支持向量机

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.