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上传时间: 2021-01-14
详细说明：提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测.
用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集
的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基
于ICA 的LS-SVM、普通LS-SVM 与反向传播神经网络(BP-ANN), 对多个时间序列进行对比预测实验. 实验结果表
明, 基于ICA 的LS-SVM 的预测性能优于普通LS-SVM 和BP-ANN.
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