基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测

郭阳明; 翟正军; 姜红梅

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基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测

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复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析.论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构.同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,结合混沌时间序列发展变化的规律,提出分别利用相空间重构后长期多样本和近期少样本构建2个自适应最小二乘支持向量回归预测模型进行加权预测的观点,并给出了以预测均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法.论文以某飞机转子部件磨损故障的3个相关参量的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明文中方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法.

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来源
《西北工业大学学报》 |2009年第1期|83-87|共5页
作者
郭阳明; 翟正军; 姜红梅;
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作者单位

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类故障预测、诊断与排除;信息处理（信息加工）;
关键词
支持向量机; 多参量; 混沌时间序列; 最小二乘支持向量回归; 加权预测;

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