論最小二乘支持向量域的混沌時間序列預測(pdf 9頁)

論最小二乘支持向量域的混沌時間序列預測內容提要：
從支持向量域+,-（+.//012 ,34201 -05678）出發，根據6:38; 延時相空間重構思想，利用支持向量機非線性映射，建立了混沌時間序列和混沌非線性相軌跡運動的+,- 預測模型< 采用數據集作為支持對象元素，機器自學習縮小模型泛化誤差的上界，利用最小二乘支持向量域（+,-），預測了=3808>?0138@>A0;;B31 三種混沌時間序列< 預測結果表明，三種預測模型將集合映射到一個更高維特征空間，通過嵌入維數，實現了序列預測，誤差隨嵌入維數變化趨於恒定，與支持向量機（+,C）相比，+,- 所需支持向量少，收斂速度快，魯棒性強，核函數選擇容易靈活，且存在自適應方法<網格點數提高了!&—$& 倍，序列預測在小樣本、非線性、未知概率密度條件下，預測和實際值取得了一致

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