论最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测(pdf 9页)

论最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测内容提要：
从支持向量域+,-（+.//012 ,34201 -05678）出发，根据6:38; 延时相空间重构思想，利用支持向量机非线性映射，建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的+,- 预测模型< 采用数据集作为支持对象元素，机器自学习缩小模型泛化误差的上界，利用最小二乘支持向量域（+,-），预测了=3808>?0138@>A0;;B31 三种混沌时间序列< 预测结果表明，三种预测模型将集合映射到一个更高维特征空间，通过嵌入维数，实现了序列预测，误差随嵌入维数变化趋于恒定，与支持向量机（+,C）相比，+,- 所需支持向量少，收敛速度快，鲁棒性强，核函数选择容易灵活，且存在自适应方法<网格点数提高了!&—$& 倍，序列预测在小样本、非线性、未知概率密度条件下，预测和实际值取得了一致

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