最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用

向小东

中国工程科学 ›› 2008, Vol. 10 ›› Issue (11) : 89-92.

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中国工程科学 ›› 2008, Vol. 10 ›› Issue (11) : 89-92.

最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用

  • 向小东

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Generalization and application in time series forecasting of the least square support vector machine method

  • Xiang Xiaodong

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摘要

根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想,对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展,得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型,给出了扩展后的预测模型具体算法。两个时间序列的预测实例表明,扩展后的预测方法获得了更好的预测效果,提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值。

Abstract

According to the theory that the present data contains more future information than historical data in time-series,the paper extends the prediction method of least square support vector machine and obtains a more general prediction model of least square support vector machine,and develops algorithm of the extended prediction model.Prediction examples of two time-series show that the extended model is more effective.Therefore it improves the value of the prediction method of least square support vector machine.

关键词

最小二乘支持向量机 / 扩展 / 时间序列 / 预测

Keywords

least square support vector machine / generalization / time series / forecasting

引用本文

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向小东. 最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用. 中国工程科学. 2008, 10(11): 89-92

参考文献

基金
福建省教育厅科研基金资助(JA06022S)
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