基于关联向量机的混沌时间序列预测

摘要：

混沌是一种貌似无规则的运动,指在确定的系统中,不需附加任何随机因素亦可出现类似随机的行为.在混沌的研究上,根据混沌系统提取的非线性时间序列对系统的未来进行预测,是一个十分重要的方面,混沌时间序列的非线性性给预测建模带来困难.关联向量机(RVM)是一种建立在支持向最机(SVW)之上的统计学习新方法.基于RVM埘以典型混沌时间序列为对象展开预测研究,实验表明在若干步内,RVM具有较高预测准确度,适用于混沌时间序列的多步预测.

关键词：关联向量机、混沌、时间序列、预测

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅专项科研计划项目08JK312

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：122-125