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最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用OACSCDCSTPCD

Generalization and application in time series forecasting of the least square support vector machine method

中文摘要

根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想,对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展,得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型,给出了扩展后的预测模型具体算法.两个时间序列的预测实例表明,扩展后的预测方法获得了更好的预测效果,提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值.

向小东

福州大学管理学院,福州,350002

社会科学

最小二乘支持向量机扩展时间序列预测

《中国工程科学》 2008 (11)

89-92,4

福建省教育厅科研基金资助(JA06022S)

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