| 基于GMDH的LSSVM预测模型及其实证 |
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| 引用本文： | 李秋敏,田益祥,张高勋.基于GMDH的LSSVM预测模型及其实证[J].数学的实践与认识,2013,43(6). |
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| 作者姓名： | 李秋敏 田益祥 张高勋 |
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| 作者单位： | 1. 电子科技大学经济与管理学院,四川 成都610054;电子科技大学成都学院文理系,四川成都611731
2. 电子科技大学经济与管理学院,四川 成都,610054 |
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| 摘 要： | 自从Suykens提出新型统计理论学习方法-最小二乘支持向量机(LSSVM)以来,这种方法引起了广泛的关注,它在预测方面的良好性能得到了广泛应用.应用自组织数据挖掘(GMDH)方法改进LSSVM,提升了预测精度.首先利用GMDH方法选择有效的输入变量,再将这些变量作为LSSVM模型的输入,进行时间序列的预测,从而建立LSSVM和GMDH组合的混合模型GLSSVM.并通过汇率时间序列对本文模型进行了实证.结果表明,混合模型预测精度得到了明显的提高.
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 分组数据处理算法 预测 |
LSSVM Forecasting Model Based on GMDH and Its Empirical Study |
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| LI Qiu-min
,
TIAN Yi-xiang
,
ZHANG Gao-xun.LSSVM Forecasting Model Based on GMDH and Its Empirical Study[J].Mathematics in Practice and Theory,2013,43(6). |
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| Authors: | LI Qiu-min TIAN Yi-xiang ZHANG Gao-xun |
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| Abstract: | Since the least squares support vector machine(LSSVM) method was proposed by Suykens,it has attracted wide attention.This method has fast convergence and high prediction accuracy.In this study,a new hybrid model which combines the LSSVM and the group method of data handling(GMDH) is used to forecast the exchange rate.The empirical results show that the new hybrid algorithm is a useful tool. |
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| Keywords: | LSSVM GMDH forecast |
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