Time series online prediction algorithm based on least squares support vector machine

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使用传统的最少的广场的缺乏在网上支持向量机器(LS-SVM ) 到时间系列预言被指定。根据核功能矩阵“ s 性质并且用块矩阵的递归的计算,一个新时间系列联机预言算法基于改进 LS-SVM 被建议。历史的训练结果充分被利用, LS-SVM 的计算速度被提高。然后,改进算法在网上被用于时间系列预言。基于中国的西北力量格子提供的运作的数据,方法在电力的短暂稳定性预言被使用系统。结果显示出那,与传统的 LS-SVM 的计算时间相比(75-1 600 ms ) ,在不同时间窗户中的建议方法的是 40-60 ms,和
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