文献类型：期刊文章

作　　者：杨金芳[1] 翟永杰[1] 王东风[1] 徐大平[1]

机构地区：[1]华北电力大学动力工程系,河北省保定市071003

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：华北电力大学博士学位教师科研基金(200512014)支持

年　　份：2005

卷　　号：25

期　　号：17

起止页码：110-114

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：该文简要介绍了时间序列预测的研究状况以及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于对Box-Jenkins煤气炉时间序列的预测,并同其他前馈网络——BP神经网络、自适应特征空间扩张神经网络进行比较,仿真结果表明,BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络在预测性能上比较接近,而支持向量回归在预测性能方面明显优于这两种方法,为进行模型辨识与建模研究奠定基础。文章最后分析了支持向量回归优于BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络的机理。

关 键 词：热能动力工程 支持向量机 时间序列 预测  回归  

分 类 号：TM714]