【摘 要】
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研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低。为了提高混沌时间序
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研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低。为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM)。PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试。仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值。
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