基于混沌搜索的LS-SVM预测算法

摘要：

为利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）来进行预测，首先要确定影响LS-SVM模型的两个主要参数γ和σ，针对该问题提出了采用混沌搜索算法来搜索该模型的最优参数组合。混沌搜索的运动轨迹具有遍历性，随机性，可以进行全局和局部寻优，利用该算法搜索最优参数来确定预测模型，然后将该预测模型用于预测实践。实验结果表明，该模型具有较精确的预测精度和适用性。

关键词：预测、混沌算法、参数寻优、LS-SVM

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金2012GXNSFAA053224；广西教育厅基金201010LX156,CD10066X。

在线出版日期：2014-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：45-47