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基于支持向量机的混沌时间序列预测模型

2009-09-30分类号:TP18

【作者】陈涛  
【部门】陕西理工学院数学系  
【摘要】支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测,并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的,并具有较高的预测精度。
【关键词】支持向量机  结构风险最小化  时间序列  预测信任度
【基金】国家自然科学基金资助项目(70472072)
【所属期刊栏目】统计与决策
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