基于混沌时间序列的资源型城市可持续发展支持向量机仿真
根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论，和支持向量机较好的学习和泛化能力，建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型，并采用最小二乘方法来训练预测模型。并用其确立的模型对资源型城市招远市2003-2010年的国内生产总值进行了预测。把此预测结果与实际值进行了比较，结果证明误差较小。同时还将此预测结果与用传统的神经网络方法预测结果相比，结果表明混沌时间序列的支持向量机模型其预测效果更好。
混沌时间序列 资源型城市 支持向量机 可持续发展
王鹏 米红 范静
厦门大学人口资源环境与地理信息系统研究中心,福建 厦门 361005
国内会议
南昌
中文
11-14
2007-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）