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基于支持向量机的混沌时间序列预测模型
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：N945.2[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构：[1]陕西理工学院数学系,陕西汉中723000
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（70472072）
作者： 陈涛[1]
关键词： 支持向量机, 结构风险最小化, 时间序列, 预测信任度
中文摘要：

支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术．是一种具有很好泛化能力的预测工具，它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题。文章利用支持向量回归机对时间序列进行了预测，并对模型选择和参数优化进行了研究。仿真试验表明预测结果是合理的，并具有较高的预测精度。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658