混沌时间序列的支持向量机预测

摘要

文章以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取;利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对时间序列进行混沌特性识别。实例表明,该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。