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[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东
时间序列的预测是预测领域的重要研究内容。给出了基于混沌吸引子的加权一阶局域短期预测法的通用算法,指出了对预测精度有重要影响的嵌入参数的确定方法。股市数据的预测实例表明此方法有较高的预测精度。
关键词：
混沌吸引子 时间序列 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
操敏 王士同 赵献兵
文章基于模糊逻辑系统和标准SVR相似性,提出一种基于模糊规则上的支撑向量机。利用模糊逻辑系统参数的物理现实性选择合适方法进行参数初始化,对标准SVR算法进行了改进,并将此算法应用于混沌时间序列的预测。仿真实验证明了这种基于模糊规则上的支撑向量机模型的算法的收敛性。
关键词：
模糊逻辑系统 SVR 参数初始化
[期刊] 中国软科学
[作者]
吕瑞华 王卫亚
根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。
关键词：
复杂系统 遗传算法 神经网络 混沌预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓华丽 李修全
随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东
考虑到已有混沌识别方法需要大量无噪声数据的要求 ,提出了利用径向基函数网络的模式识别思想来去除短时含噪数据中的噪声并扩展数据的方法 ,然后根据最大Lyapunov指数的定义计算最大Lyapunov指数值。实例结果表明了本文方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李万庆 李海涛 孟文清
本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。
关键词：
支持向量机 混沌时间序列 降水量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郝树栋 卢玉贞
混沌理论告诉我们,由于其有对初始条件极其敏感的特性,即使在相当高的观测精度和计算精度下,经过多次演变后,初始信息也完全丧失。因此,通过相空间重构进而对时间序列点具体位置及其值作的精确预测实际上失去了意义。对于一个非线性系统,
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅毓维 杨莉
文章通过对电力需求的混沌特征进行分析,建立了基于混沌时间序列的电力需求量的短期预测模型,为实现电力资源综合优化奠定了重要的、较为可靠的研究基础。
关键词：
混沌时间序列 电力需求 短期预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
段虎 胡斌
近几年来,用混沌理论来分析金融市场的变化规律,已经逐渐成为金融市场非线性研究的热点。本文以1991年4月3日至2000年12月29日的深成指数日收盘价(共计2392个数据)为样本,利用Wolf算法计算出深成指数对数收益率序列的最大Lyapunov指数,用G—P算法求出深成指数对数收益率序列的关联维数,从而证实我国证券市场的运行具有混沌特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王海龙 周辉仁 宗蕴 刘春霞
支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能。文章提出适当的验证性能指标用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并进行时间序列预测。通过对混沌时间序列的预测及和神经网络预测的比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜光年 林敏 刘志斌
[期刊] 工业技术经济
[作者]
罗文彬 王海燕 赵林度
混沌时间序列分析方法为进出口总额这类经济时间序列分析提供了一种新的工具,论文建立了小数据量时间序列混沌特征分析方法和基于径向基函数神经网络的预测模型,并应用到进出口总额时间序列混沌分析和非线性预测,获得了较好的预测效果。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
程胜
农村能源是农村地区经济发展的重要基础,本文通过对农村能源消费时序的混沌辨识,指出我国农村能源消费时序是一个具有类似随机现象的混沌系统。为此,建立运用混沌神经网络时间序列的预测模型,并结合遗传算法优化神经网络权重,对我国农村能源消费进行预测得知:2010年我国农村能源消费总量为127633.07万吨标煤,预测误差较小。最后就农村能源发展提出了相关政策建议。
关键词：
农村能源消费 混沌—神经网络 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
向昌盛 周子英
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Lyapunov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 相空间重构 支持向量机
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