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2015-09-30 发布于湖北
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CLS-SVM一种时间序列预测的局部建模方法.pdf

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第32卷第8期仪器仪表学报 V01．32No．8 Chinese ofScientificInstrument 2011年8月 Journal Aug．2011 CLS．SVM：一种时间序列预测的局部建模方法术王少军，刘琦，彭宇，彭喜元 (哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨 150080) 摘要：针对LS—SVM应用于大样本时间序列预测时存在的计算复杂度高和泛化能力降低的问题，提出一种采用局部模犁的时样本进行局部建模；同时，针对一般LS—SVM建模过程中共轭梯度方法计算效率低的问题，采用Cholseky分解方法以实现计算效率的提升。仿真实验和应用测试表明。该方法用于大规模数据分析时，可在保持预测精度的前提下。提高训练效率5～28倍，在降低计算复杂度的同时，有效地提高了模型的泛化能力。关键词：LS—SVM；时间序列；预测；K．mealls 中图分类号：TP391文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．4030 local methodfortimeseries CLS·SVM：a modeling forecasting Shaojan，“u Wang Qi，PengYu，PengXiyuan TestandControl Insthute (Automat／c Institute，Harbin ofTechnology，Harbin150080，China) andlow limitthe of Abstract：Highcomputationalcomplexitygeneralizationabilityseriously forecastingapplication LS—SVMin scaletime atthis local methodcalled LS—SVM large series．Aimingproblem．amodeling Clustering usesthe datasetand K·means toclustertimeseries thevari- (CLS-SVM)isproposed．CLS—SVM algorithm adopts the onceratiocriteriontofind number．Thenineach LS—SVM is optimalclustering cluster，localmodelingimple- mented methodinsteadof Gradientmethodto the insol- usingCholsekydecomposition Conjugate improveefficiency thelinear thatCLS-SVM ving and