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1.
混沌时间序列的支持向量机预测   总被引:42,自引:0,他引:42       下载免费PDF全文
崔万照  朱长纯  保文星  刘君华 《物理学报》2004,53(10):3303-3310
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.  相似文献
2.
基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
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.  相似文献
3.
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
4.
崔万照  朱长纯  刘君华 《物理学报》2004,53(5):1583-1587
基于小波变换的特征信息的提取和神经网络的自学习能力研究了薄膜场发射的特性 ,结合阴极薄膜场发射的特点 ,建立了薄膜场发射开启电场的小波神经网络预测模型 .并用金刚石薄膜场发射开启电场数据进行了验证 ,结果表明该模型预测的相对误差小于 1 30 % .这一结论预示着小波神经网络是一种研究薄膜场发射特性的方法 .  相似文献
5.
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