[1]莫小琴,李钟慎.混沌时间序列的LSSVM预测方法[J].华侨大学学报(自然科学版),2015,36(预先出版):0.
　MO Xiao-qin,LI Zhong-shen.Prediction Method of the Chaotic Time Series Using Least Squares Support Vector Machine[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2015,36(预先出版):0.
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混沌时间序列的LSSVM预测方法
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《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第36卷
期数:
2015年预先出版
页码:
0
栏目:
出版日期:
2027-07-30

文章信息/Info

Title:
Prediction Method of the Chaotic Time Series Using Least Squares Support Vector Machine
作者:
莫小琴;  李钟慎
华侨大学 机电及自动化学院, 福建 厦门 361021
Author(s):
MO Xiao-qin;  LI Zhong-shen
College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen 361021, China
关键词:
混沌时间序列;  相空间重构;  最小二乘支持向量机;  粒子群优化;  预测模型
Keywords:
chaotic time series;  phase space reconstruction;  least squares support vector machine;  particle swarm optimization;  prediction model
分类号:
TP216.1
文献标志码:
A
摘要:
结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.
Abstract:
Based on the phase space reconstruction theory, prediction model of chaotic time series using least squares support vector machine(LSSVM)was presented in this paper, and particle swarm optimization(PSO)was used to solve the LSSVM parameter optimization problems. By comparing with the established prediction model of RBF neural network, the root mean square error of the prediction model was calculated to evaluate the performance of the model. The results show that the PSO optimized LSSVM prediction model has higher prediction accuracy.

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]莫小琴,李钟慎.混沌时间序列的LSSVM预测方法[J].华侨大学学报(自然科学版),2014,35(4):373.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2014.04.0373]
　MO Xiao-qin,LI Zhong-shen.Prediction Method of the Chaotic Time Series Using Least Squares Support Vector Machine[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2014,35(预先出版):373.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2014.04.0373]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2013-10-12
通信作者: 李钟慎(1971-),男,教授,主要从事先进控制理论与控制工程的研究.E-mail:lzscyw@hqu.edu.cn.
基金项目: 福建省自然科学基金资助项目(2011J01350); 中央高校基本科研业务费资助项目(JB-ZR1107)
更新日期/Last Update: 1900-01-01