时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究

摘要：

　　时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性，本文在时序预测中，利用时序数据的时间相关性特点，构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数，实现了将时间相关性融合于支持向量机，并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性，并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。

关键词： 时序核函数 支持向量机 时间相关性 时序数据 时序预测

作者: 王平 张贵生

作者单位: 山西大学,山西太原030006 山西警官高等专科学校,山西太原 030021 山西大学,山西太原 030006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届中国多智能体系统与控制会议(MASC2011)

会议地点: 烟台

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2011-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）