混沌序列最近邻多步预报算法

摘要：

　　为降低最小二乘支持向量机(LSSVM)的计算量，提出一种最近邻方法，利用与测试数据欧式距离最小且差分变化规律相似的训练向量组成简化的训练矩阵，寻找训练阵与预测阵之间的高维非线性映射规律。由于训练数据与测试数据在变化趋势上十分相似，因此，该多步预测方法与以往由单步迭代方法相比，大大简化了训练阵的规模，提高了运算速度。实验表明，该方法对Lorenz纯净序列和含噪声序列都有较好的预报效果。

关键词： 混沌序列 最小二乘支持向量机 欧式距离 多步预报 最近邻算法

作者: 周波 石爱国

作者单位: 大连舰艇学院基础部,辽宁 大连 116018 大连舰艇学院航海系,辽宁 大连 116018

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届信号和智能信息处理与应用学术会议

会议地点: 银川

会议语种:中文

页码: 64-67

在线出版日期: 2011-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）