基于支持向量機(jī)的混沌序列預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、隨著混沌理論和應(yīng)用技術(shù)研究的不斷深入，混沌時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)不僅已成為混沌信號(hào)處理研究領(lǐng)域的前沿研究熱點(diǎn)，且能夠解決工程實(shí)踐中遇到難以用線性信號(hào)處理方法解決的大量非線性信號(hào)處理問(wèn)題。 Vapnik等在1995年提出了一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法——支持矢量機(jī)SVM(Supportvectormachines)，SVM是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，又稱為支持向量網(wǎng)絡(luò)，具有理論完備、全局優(yōu)化、魯棒性好、泛化性能好等優(yōu)

2、點(diǎn)，已經(jīng)成為目前國(guó)際、國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)。鑒于支持矢量機(jī)具有完備的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)和出色的學(xué)習(xí)性能，本文結(jié)合混沌理論及經(jīng)典混沌預(yù)測(cè)方法，研究基于支持向量機(jī)的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，仿真實(shí)驗(yàn)表明應(yīng)用該方法對(duì)混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)研究有著非常重要的理論和實(shí)際意義。 本文主要圍繞混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法及支持向量機(jī)在混沌序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用展開(kāi)研究，主要內(nèi)容包括：(1)混沌時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)中參數(shù)的合理選?。?(2)混沌序列的全局支持向量機(jī)預(yù)測(cè)

3、法及其應(yīng)用(3)混沌序列的局域支持向量機(jī)預(yù)測(cè)法及其應(yīng)用。主要研究成果包括： 1、介紹了混沌時(shí)間序列的全局支持向量機(jī)預(yù)測(cè)法，全面分析了該方法的預(yù)測(cè)性能，并詳細(xì)討論了支持向量機(jī)預(yù)測(cè)混沌時(shí)間序列中各種參數(shù)的合理選擇，通過(guò)大量的仿真實(shí)驗(yàn)給出了合理的建議。 2、討論了混沌時(shí)間序列的局域預(yù)測(cè)方法，針對(duì)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)方法運(yùn)算復(fù)雜度高的特點(diǎn)提出了混沌時(shí)間序列的局域支持向量機(jī)預(yù)測(cè)法，建立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型并研究了該預(yù)測(cè)法對(duì)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)的

4、可行性及預(yù)測(cè)性能，研究結(jié)果表明這種預(yù)測(cè)模型能夠有效地預(yù)測(cè)混沌時(shí)間序列，且運(yùn)算復(fù)雜度較低。這些均進(jìn)一步發(fā)展了混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)及算法。 3、對(duì)時(shí)空混沌及混沌跳頻碼特性分析的基礎(chǔ)上，用支持向量機(jī)預(yù)測(cè)法對(duì)三種時(shí)空混沌序列及兩條典型的跳頻碼進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明混沌局域支持向量機(jī)預(yù)測(cè)法能夠?qū)r(shí)空混沌時(shí)間序列進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，相比其他預(yù)測(cè)法具有更高的預(yù)測(cè)精度和更快的預(yù)測(cè)速度，同時(shí)采用全局支持向量機(jī)對(duì)混沌跳頻碼的預(yù)測(cè)也獲得了較高的預(yù)測(cè)精度。