基于PSO优化的LS-SVM的混沌时间序列预测

陈旭; 刘延泉; 葛建宏

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基于PSO优化的LS-SVM的混沌时间序列预测

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在非线性混沌动力学的发展中,混沌时间序列预测已成为一个非常重要的研究方向.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是标准支持向量机的再形成形式,包含了分类、回归、预测等多种算法.微粒群优化(PSO)是当今智能寻优算法中较为简单快速的算法.运用PSO算法可以很好地解决LS-SVM的参数优化问题.针对以上问题,提出了基于PSO优化的LS-SVM预测方法,并对混沌时间序列预测进行了仿真.仿真结果证明了该算法的有效性.

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来源
《仪器仪表用户》 |2009年第1期|135-136|共2页
作者
陈旭; 刘延泉; 葛建宏;
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作者单位

华北电力大学,控制科学与工程学院,保定,071003;

华北电力大学,控制科学与工程学院,保定,071003;

华北电力大学,控制科学与工程学院,保定,071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
混沌时间序列; 支持向量机; LS-SVM; PSO;

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