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Analysis of Nonstationary Time Series Using Support Vector Machines

机译:使用支持向量机的非平稳时间序列分析

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摘要

Time series from alternating dynamics have many important applications. In [5], the authors propose an approach to solve the drifting dynamics. Their method directly solves a non-convex optimization problem. In this paper, we propose a strategy which solves a sequence of convex optimization problems by using modified support vector regression. Experimental results showing its practical viability are presented and we also discuss the advantages and disadvantages of the proposed approach.
机译:交替动力学中的时间序列具有许多重要的应用。在[5]中,作者提出了一种解决漂移动力学的方法。他们的方法直接解决了非凸优化问题。在本文中,我们提出了一种通过使用改进的支持向量回归来解决一系列凸优化问题的策略。实验结果表明了其实际可行性,我们还讨论了该方法的优缺点。

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