%0 Journal Article
%T PREDICTION MODEL OF CHAOTIC TIME SERIES BASED ON WAVELET DE-NOISING AND LS-SVM AND ITS APPLICATION<br>基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型及其应用
%A Qin Yongkuan
%A Huang Shengxiang
%A Zhao Qing
%A <br>秦永宽
%A 黄声享
%A 赵 卿
%J 大地测量与地球动力学
%D 2008
%I 
%X 提出将小波消噪、相空间重构理论与LS-SVM相结合,实现变形监测数据的建模及预测.先对变形监测时间序列进行小波消噪;然后用C-C法求出非线性变形数据的最优嵌入维数和时间延迟参数,并对其进行相空间重构;最后采用LS-SVM对其进行建模预测,并与BP神经网络的预测结果进行了比较分析.实例表明,基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型具有较好的预测效果.
%K 混沌时间序列
%K 相空间重构
%K 小波消噪
%K 最小二乘支持向量机
%K 变形分析
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=DA72A78627FE64EAA572951EA05D274A&jid=73A1A428591E600EF664B596512A2997&aid=9C466816CA93B3189C89F8E3347A8919&yid=67289AFF6305E306&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=B31275AF3241DB2D&sid=6700D0D256586E73&eid=8C83C265AD318E34&journal_id=1671-5942&journal_name=大地测量与地球动力学&referenced_num=1&reference_num=11