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    HuYuxiaandZhangHongtao/PhysicsProcedia25(2012)506–512507

    beendoneincludinggridsearch[6],mutativescalechaosoptimizationalgorithm[7],GeneticAlgorithm[8],

    etc.

    Chaoticsimulatedannealingalgorithm(CSAA)isaglobaloptimizationalgorithmbasedonof

    simulatedannealingalgorithm(SAA)andchaosoptimizationalgorithm(COA),possessingthe

    advantagesofefficiency,robustnessandflexibilityofSAAandtheregularity,ergodicityandintrinsic

    stochasticpropertiesofchaoticmotion.TheadvantagesabovementionedmakeCSAAmoresuperiorthan

    thesimulatedannealingalgorithmsearchingrandomly,andCSAAcanconvergetotheglobaloptimal

    [9-10]

    solutionquickly.

    Inthispaper,achaotictimeseriesforecastingmodelwasestablishedbasedonSVM,andthekey

    parametersCandtheradialbasiskernelfunctionparametergwereoptimizedandtrainedbyusing

    CSAA.Then,thetimeseriesofLorenzsystemwasusedtotestifytheeffectivenessofthemodel,and

    SimulationresultsshowthattheoptimalselectionapproachbasedonCSAAisavailableandthe

    Convergencerateisfasterthanstandardsimulatedannealingalgorithm.

    2.OverviewofSVMandPredictionModelforChaoticTimeSeries

    2.1SVMregression(SVR)theory

    Predictionofchaotictimeseriescanbeattributedtosupportvectormachineregressionproblems.InSVR,

    thebasicideaistomapthedataintoahigherdimensionalfeaturespaceviaanonlinearmapping()

    andthentodolinearregressioninthespace.Therefore,regressionapproximationaddressestheproblem

    ofestimatingafunctionbasedonagivendatasetx,y;i1,2,,N(wherexiRnistheinput

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