【摘 要】
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提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(LS SVM)回归的混沌时间序列的预测方法.与离线支持向量机相比,在线最小二乘支持向量机预测方法即使当混沌系统的参数随时间变化时仍然
【机 构】
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浙江师范大学数理学院; 浙江师范大学信息科学与工程学院; 浙江师范大学信息科学与工程学院 金华321004; 金华321004; 金华321004;
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(批准号:602145)资助的课题.~~
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提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(LS SVM)回归的混沌时间序列的预测方法.与离线支持向量机相比,在线最小二乘支持向量机预测方法即使当混沌系统的参数随时间变化时仍然有效.以Chen’s混沌系统、R ssler混沌系统、H啨non映射及脑电(EEG)信号四种混沌时间序列为例评估本文提出的预测方法,结果验证了其混沌时间序列预测的有效性.
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