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  • 基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报 针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题,提出一种改进时变 PSO 算法( TVPSO),其适应度函数可变, 利用 TVPSO 对最小二乘支持向量机( LSSVM)的参数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的在线预测能力。 建立基于 TVPSO -LSSVM 的连续预报模型,充分利用 LSSVM 的结构风险最小化与 TVPSO 粒子群算法全局、时变的特性,对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报。仿真结果表明,该法运算速度快,适用于在线预报。
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