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期刊文章详细信息

时空混沌序列的局域支持向量机预测  ( EI收录 SCI收录)  

Local support vector machine prediction of spatiotemporal chaotic time series

  

文献类型:期刊文章

作  者:张家树[1] 党建亮[1] 李恒超[1]

机构地区:[1]西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室,成都610031

出  处:《物理学报》

基  金:国家自然科学基金(批准号:60572027);四川省青年科技基金(批准号:03ZQ026-033);电子科技大学抗干扰通信国家级重点实验室基金(批准号:51434110104QT2201;5143580104QT2201)资助的课题~~

年  份:2007

卷  号:56

期  号:1

起止页码:67-77

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20071110487926)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI(收录号:WOS:000243511600011)、SCI-EXPANDED(收录号:WOS:000243511600011)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:结合局域预测法计算速度快的优点和支持向量机的泛化性能好、全局最优、稀疏解等特性,用局域支持向量机预测研究了时空混沌序列的局域预测性能,并用局域支持向量机预测模型讨论了嵌入维数、邻近个数选择以及时空混沌的耦合方式和格子间的耦合强度变化对时空混沌局域预测性能的影响.研究结果表明:局域支持向量机不仅比全局支持向量机、局域零阶预测、局域线性预测等方法具有更好的预测性能,且具有对嵌入维数和邻近个数不敏感的优点;时空混沌的耦合方式和格子间的耦合强度对时空混沌序列的预测性能有明显影响.

关 键 词:时空混沌  支持向量机 局域预测  

分 类 号:O415.5]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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