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支持向量機是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的新的機器學(xué)習(xí)方法,該方法已用于解決模式分類問題. 本文將支持向量機( SVM)用于混沌時間序列分析,實驗數(shù)據(jù)采用典型地Mackey - Glass混沌時間序列,先對混沌時間序列進行支持向量回歸實驗; 然后采用局域法多步預(yù)報模型,利用支持向量機對混沌時間序列進行預(yù)測. 仿真實驗表明,利用支持向量機可以較準(zhǔn)確地預(yù)測混沌時間序列的變化趨勢.
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