混沌时间序列的支持向量机预测

摘要：

文章以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取;利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lya-punov指数,对时间序列进行混沌特性识别.实例表明,该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度.

关键词：混沌、时间序列、相空闻重构、支持向量机

分类号：N941(系统科学)

在线出版日期：2010-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：7-10