Prediction of chaotic time sequence using least squares support vector domain
最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测

从支持向量域SVD(Support Vector Domain)出发，根据Takens延时相空间重构思想，利用支持向量机非线性映射，建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的SVD预测模型.采用数据集作为支持对象元素，机器自学习缩小模型泛化误差的上界，利用最小二乘支持向量域(SVD)，预测了Henon/Lorenz/Rossler三种混沌时间序列.预测结果表明，三种预测模型将集合映射到一个更高维特征空间，通过嵌入维数，实现了序列预测，误差随嵌入维数变化趋于恒定，与支持向量机(SVM)相比，SVD所需支持向量少，收敛速度快，鲁棒性强，核函数选择容易灵活，且存在自适应方法.网格点数提高了10—20倍，序列预测在小样本、非线性、未知概率密度条件下，预测和实际值取得了一致.