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| 基于ADE算法的LSSVM在混沌时间序列中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院 |
| 摘 要： | 为了提高基于最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的时间序列预测方法的泛化能力及预测精度,研究一种基于自适应差分进化算法(ADE)的最小二乘支持向量机模型(ADE_LSSVM)。首先利用相空间重构技术对样本数据进行相空间重构,再利用ADE对LSSVM的两个参数进行组合寻优,最后利用Lorenz系统对模型进行仿真试验并与未进行参数优化的LSSVM预测结果对比。结果表明,ADE_LSSVM方法是一种可行的、有效的混沌时间序列预测方法,可为今后的科学研究提供新的理论思想。 |
| 关 键 词： | 混沌时间序列 相空间重构技术 最小二乘支持向量机 核函数 差分进化算法 Lorenz系统 |
APPLICATION OF LSSVM IN CHAOTIC TIME SERIES BASED ON ADE ALGORITHM |
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