混沌时间序列的支持向量机预测

崔万照; 朱长纯; 保文星; 刘君华

doi:10.7498/aps.53.3303

摘要
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
Abstract
Keywords:
/

/
作者及机构信息
崔万照,

朱长纯,

保文星,

刘君华

1.
西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安

基金项目: 国家自然科学基金(批准号：60036010和60276037)，教育部博士点基金(批准号：20020698014)资助的课题.
Authors and contacts
Cui Wan-Zhao,

Zhu Chang-Chun,

Bao Wen-Xing,

Liu Jun-Hua

1.
西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
参考文献

施引文献

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混沌时间序列的支持向量机预测

Prediction of the chaotic time series using support vector machines

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