收藏本站
《西南交通大学》 2006年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于支持向量机的混沌序列预测方法研究

党建亮  
【摘要】:随着混沌理论和应用技术研究的不断深入,混沌时间序列分析及预测不仅已成为混沌信号处理研究领域的前沿研究热点,且能够解决工程实践中遇到难以用线性信号处理方法解决的大量非线性信号处理问题。 Vapnik等在1995年提出了一种新型机器学习方法——支持矢量机SVM(Support vector machines),SVM是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,又称为支持向量网络,具有理论完备、全局优化、鲁棒性好、泛化性能好等优点,已经成为目前国际、国内研究的热点。鉴于支持矢量机具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能,本文结合混沌理论及经典混沌预测方法,研究基于支持向量机的混沌时间序列预测方法,仿真实验表明应用该方法对混沌时间序列的预测研究有着非常重要的理论和实际意义。 本文主要围绕混沌时间序列预测方法及支持向量机在混沌序列预测中的应用展开研究,主要内容包括:(1)混沌时间序列分析及预测中参数的合理选取;(2)混沌序列的全局支持向量机预测法及其应用 (3)混沌序列的局域支持向量机预测法及其应用。主要研究成果包括: 1、介绍了混沌时间序列的全局支持向量机预测法,全面分析了该方法的预测性能,并详细讨论了支持向量机预测混沌时间序列中各种参数的合理选择,通过大量的仿真实验给出了合理的建议。 2、讨论了混沌时间序列的局域预测方法,针对支持向量机预测方法运算复杂度高的特点提出了混沌时间序列的局域支持向量机预测法,建立了相应的预测模型并研究了该预测法对混沌时间序列预测的可行性及预测性能,研究结果表明这种预测模型能够有效地预测混沌时间序列,且运算复杂度较低。这些均进一步发展了混沌时间序列预测结构及算法。 3、对时空混沌及混沌跳频码特性分析的基础上,用支持向量机预测法对三种时空混沌序列及两条典型的跳频码进行了预测,预测结果表明混沌局域支持向量机预测法能够对时空混沌时间序列进行有效预测,相比其他预测法具有更高的预测精度和更快的预测速度,同时采用全局支持向量机对混沌跳频码的预测也获得了较高的预测精度。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 高华东;潘东旭;魏建文;樊绍峰;;混沌理论与支持向量机相结合的侧移预测模型[A];第三届全国岩土与工程学术大会论文集[C];2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 罗洪军;混沌时间序列预测分析及在转子剩余寿命预测研究[D];五邑大学;2010年
2 张建磊;上海市近地层臭氧浓度时间序列混沌预报模式研究[D];华东师范大学;2007年
3 梁莉;基于相空间重构理论的滑坡预测研究[D];成都理工大学;2008年
4 甘玉涛;低压PLC信道建模研究[D];河北大学;2009年
5 张寺宁;基于组合核机器学习的混沌时间序列预测算法研究[D];西南交通大学;2012年
6 张鑫;基于混沌时间序列的玉米期货价格预测研究[D];东北农业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈春,甘良才;短波混沌跳频码的FPGA实现[J];电波科学学报;2002年06期
2 董春曦,杨绍全,饶鲜,汤建龙;支持向量机推广能力估计方法比较[J];电路与系统学报;2004年04期
3 王海燕,盛昭瀚;混沌时间序列相空间重构参数的选取方法[J];东南大学学报(自然科学版);2000年05期
4 张毅锋,何振亚;一维双向耦合映象网络及其应用[J];东南大学学报;1998年01期
5 韩睿,郝士琦,王伟;基于非线性理论的新型跳频通信预测方法[J];电子对抗技术;2001年05期
6 凌聪,孙松庚;Logistic映射跳频序列[J];电子学报;1997年10期
7 陈勇,凌聪;混沌跳频序列发生器的FPGA实现[J];电子学报;2001年07期
8 郭双冰,肖先赐;混沌时间序列的Volterra自适应预测滤波器定阶[J];电子与信息学报;2002年10期
9 杨斌,聂在平;一种支持向量回归中超参数自适应方法[J];广西师范大学学报(自然科学版);2003年01期
10 陈哲,冯天瑾,张海燕;基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构[J];计算机研究与发展;2001年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 甘建超;混沌信号处理在雷达和通信对抗中的应用[D];电子科技大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冀卫兴;陈忠海;方筝;;基于DE—BP算法的空调负荷预测研究[J];四川建筑科学研究;2010年05期
2 丁蕾,陶亮;支持向量机在胆固醇测定中的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年02期
3 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
4 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
5 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
6 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
7 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
8 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
9 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
10 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 韩敏;李德才;;基于因果聚类的多变量时间序列相关性研究及预测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 陶新民;杜宝祥;徐勇;;基于Lyapunov指数的一类轴承故障检测研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 雷亚辉;水下目标的时间反转法声探测技术应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 苏晓宏;海杂波的特性分析与目标检测处理[D];大连海事大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
7 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
10 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王勇;张浩;;小麦期货价格预测的马尔可夫模型[J];安徽农业科学;2008年05期
2 张远航,邵可声,唐孝炎,李金龙;中国城市光化学烟雾污染研究[J];北京大学学报(自然科学版);1998年Z1期
3 高华东,霍达,陶连金;混沌理论与可信域相结合的深基坑开挖侧移预测[J];北京工业大学学报;2005年02期
4 潘平;;基于小波神经网络理论的边坡位移预测[J];成都理工大学学报(自然科学版);2006年02期
5 苏国会;陈圣滔;曾思敏;;Bayes判别在期货价格预测中的应用[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年04期
6 康璐;陈欢;张蕾妮;欧阳日辉;;基于GA-BP神经网络模型的期货价格预测与分析[J];财经界;2011年05期
7 陈卫兵,王德厚;相空间局域预测法在滑坡位移预测中的应用[J];长江科学院院报;2005年06期
8 李强,李端有;滑坡位移监测动态预报时间序列分析技术研究[J];长江科学院院报;2005年06期
9 陈卫兵;李端有;;基于非线性动力学的滑坡位移预测[J];长江科学院院报;2006年02期
10 厉建远;高建平;;人工神经网络在运行车速预测中的应用[J];重庆交通学院学报;2006年04期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 张家海;徐耀群;;基于多层前向神经网络的混沌算法研究[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
2 舒赛刚;任雪梅;陈杰;;模糊神经网络在混沌预测中的应用[A];第二十届中国控制会议论文集(下)[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张家树;混沌信号的非线性自适应预测技术及其应用研究[D];电子科技大学;2001年
2 赵小梅;混沌预测与混沌优化理论与算法研究[D];浙江大学;2002年
3 谢红梅;基于混沌理论的信号处理方法研究[D];西北工业大学;2003年
4 丁涛;混沌理论在径流预报中的应用研究[D];大连理工大学;2004年
5 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
6 王坤;大型汽轮机转子寿命问题研究[D];华中科技大学;2004年
7 李眉眉;电力负荷混沌特性分析及其预测研究[D];四川大学;2004年
8 席剑辉;混沌时间序列的长期预测方法研究[D];大连理工大学;2005年
9 雷绍兰;基于电力负荷时间序列混沌特性的短期负荷预测方法研究[D];重庆大学;2005年
10 李天舒;混沌时间序列分析方法研究及其应用[D];哈尔滨工程大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
2 辛月;基于小波理论的期铜价格周期波动和预测模型研究[D];北方工业大学;2011年
3 荣腾中;基于混沌理论的时间序列分析[D];西南交通大学;2003年
4 楼玉;混沌时间序列方法在径流预报中的应用研究[D];浙江大学;2005年
5 黄俊煌;芯片毛细管电泳信号的小波消噪[D];大连理工大学;2005年
6 张宗国;马尔可夫链预测方法及其应用研究[D];河海大学;2005年
7 万武辉;利用混沌时间序列预测技术进行电力市场短期电价预测[D];电子科技大学;2005年
8 袁勇;人工免疫系统在滑坡预测预报中的应用[D];成都理工大学;2005年
9 孟庆芳;混沌时间序列预测方法及其应用[D];山东大学;2005年
10 蒋丽峰;基于混沌特性的支持向量机短期电力负荷预测[D];长沙理工大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 郑佳;文鸿雁;袁昌茂;李超;;基于混沌特性的滑坡监测序列的小波去噪[J];城市勘测;2011年03期
2 熊天安;刘邦兵;雷畅;;相空间重构理论支持下的滑坡预测方法[J];地理空间信息;2011年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张薇薇;环境中臭氧的被动采样—仪器分析方法研究[D];华东理工大学;2011年
2 袁昌茂;基于混沌时间序列的变形分析和预测[D];桂林理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄晓峰,潘立登;基于增广RBF神经网络的混沌系统辨识[J];北京化工大学学报(自然科学版);1999年01期
2 朱伟勇,王兴元;二维Logistic映射中的阵发混沌与分形[J];东北大学学报;1998年05期
3 甘良才,易丹;基于Baker变换的混沌跳频序列[J];电波科学学报;2000年03期
4 张申如,益晓新,王庭昌;形成混沌码序列的一种方法[J];电路与系统学报;2000年01期
5 洪时中;非线性时间序列分析的最新进展及其在地球科学中的应用前景[J];地球科学进展;1999年06期
6 茅于海;苗家林;;自适应预测滤波器的一种新算法[J];电子学报;1983年05期
7 王亥,胡健栋;Logistic-MaP混沌扩频序列[J];电子学报;1997年01期
8 周红,凌燮亭;有限精度混沌系统的m序列扰动实现[J];电子学报;1997年07期
9 袁坚,肖先赐;淹没在噪声中的混沌信号最大李雅普诺夫指数的提取[J];电子学报;1997年10期
10 王冠宇,陈大军,林建亚,陈行;Duffing振子微弱信号检测方法的统计特性研究[J];电子学报;1998年10期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 张家树;混沌信号的非线性自适应预测技术及其应用研究[D];电子科技大学;2001年
2 郭双冰;混沌时间序列预测及其混沌理论在通信信号调制识别中的应用[D];电子科技大学;2003年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王亚惠;谢维波;;基于相空间重构的汇率预测研究[J];计算机技术与发展;2008年05期
2 邓军;;一种对KPI进行预测的算法研究——基于相空间重构及支持向量机[J];科技创新导报;2008年16期
3 史耀媛;王晨;宋恒;;基于支持向量机的图像预测编码算法[J];光电子技术;2006年04期
4 刘林刚;李学仁;陈永刚;吴立勋;;基于支持向量机的航空发动机振动预测模型研究[J];微计算机信息;2008年16期
5 向昌盛;周子英;;混沌时间序列的支持向量机预测[J];统计与决策;2010年01期
6 韩晓霞;谢刚;任军;谢克明;;基于支持向量机和相空间重构的多相催化建模[J];中南大学学报(自然科学版);2009年S1期
7 相征;张太镒;孙建成;;基于最小二乘支持向量机的非线性系统建模[J];系统仿真学报;2006年09期
8 于国荣;夏自强;;支持向量机的混沌序列预测模型及在径流中应用[J];水利学报;2007年S1期
9 刘婷;;基于相空间重构和支持向量机的和弦识别[J];计算机与数字工程;2010年10期
10 宋京;;基于相空间重构的支持向量机异常金融交易识别算法[J];中南财经政法大学研究生学报;2008年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 韩晓霞;谢刚;任军;谢克明;;基于支持向量机和相空间重构的多相催化建模[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)][C];2009年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
8 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
9 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 马晓中;生物进化新规律:“混沌”[N];医药导报;2002年
9 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
10 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
4 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
7 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
10 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 党建亮;基于支持向量机的混沌序列预测方法研究[D];西南交通大学;2006年
2 罗福来;人民币汇率的混沌特征分析及其基于支持向量机的预测[D];湖南大学;2008年
3 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
4 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
5 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
6 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
7 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
8 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
9 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
10 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026