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机译:LS-S VM中一种启发式参数选择方法:在时间序列预测中的应用
Department of Computer Architecture and Computer Technology, University of Granada, Cl Periodista Daniel Saucedo sn,18071 Granada, Spain;
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least squares support vector machines; gaussian kernel parameters; hyperparameters optimization; time series prediction;
机译:使用新的模型参数选择方法改进了时间序列预测
机译:一种提高基于ANN和SVM的时间序列模型的长期地下水位预测的稳定性和准确性的方法
机译:基于LS-SVM和混沌突变进化规划的非线性时间序列预测参数优化
机译:带有自动参数选择的LS-SVM预测混沌时间序列
机译:多变量响应预测指标选择方法:应用于电信时间序列数据
机译:基于一致性的线性支持向量机特征选择方法用于HIV-1蛋白酶切割位点预测
机译:混沌时间序列预测的支持向量机参数选择的混沌优化方法
机译:一类时间序列模型最优设计的计算及其在位置或尺度参数估计的最优分位数选择中的应用