基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报

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文件名称：基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报
文件大小：815KB
文件格式：PDF
更新时间：2018-09-29 11:07:46
PSO SVM 针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题，提出一种改进时变 PSO 算法（ TVPSO），其适应度函数可变， 利用 TVPSO 对最小二乘支持向量机（ LSSVM）的参数进行优化，避免了人为选择参数的盲目性，提高了预测模型的在线预测能力。 建立基于 TVPSO -LSSVM 的连续预报模型，充分利用 LSSVM 的结构风险最小化与 TVPSO 粒子群算法全局、时变的特性，对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报。仿真结果表明，该法运算速度快，适用于在线预报。