基于信息几何的混沌支持向量机预测
【摘要】:复杂环境中存在大量的混沌现象,难以用传统的预测方法进行准确预测.针对这一问题,本文利用信息几何理论、支持向量机理论与重构相空间理论,提出混沌支持向量机CSVM,对含有混沌现象的时间序列进行预测;针对混沌环境下核函数难于构造,从信息几何角度,提出在混沌环境下,如何方便准确得进行构造核函数;最后将CSVM应用于Henon混沌系统实验.实验结果表明,误差随嵌入维数变化和延迟时间变化趋于恒定;与BP、RBF和SVM相比,CSVM具有所需支持向量少,收敛速度快,准确性高等特点.
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