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GA优化支持向量机用于混沌时间序列预测


□ 刘 隽 周 涛 周佩玲

  摘要:介绍了利用支持向量机与重构相空间理论预测混沌时间序列的方法,并以股价时间序列为样本,比较了几种常用核函数的预测能力,实验表明高斯核的预测能力明显好于其它核.使用遗传算法优化了高斯核支持向量机的参数,优化后其预测能力较经验定参方法有明显提高,且好于传统的预测方法.关键词:预测;支持向量机;混沌时间序列;遗传算法;核
  
  中图分类号:TP391.4
  文献标识码:A

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