免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用

张晓志; 蒋丽峰

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免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用

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在分析支持向量机(Support Vector Machines,SVM)回归算法的基础上,提出了一种免疫遗传优化向量机回归算法来预测混沌时间序列。算法根据混沌时间序列样本的特点利用免疫遗传算法对支持向量机回归方法参数进行优化。免疫遗传算法有效地克服了未成熟收敛现象,获得相关参数最优值。对混沌时间序列预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提的免疫遗传优化支持向量机回归方法具有更高的预测精度。

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来源
《湖北开放大学学报》 |2007年第10期|155-156|共2页
作者
张晓志; 蒋丽峰;
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作者单位

福建工程学院计算机与信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
免疫遗传优化支持向量机; 混沌时间序列预测; 支持向量机; 免疫遗传算法;

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