作者： 向昌盛[1];周子英[2]
作者机构： [1]湖南农业大学东方科技学院,长沙410128;[2]湖南农业大学资源环境学院,长沙410128
出版物刊名： 统计与决策页码： 7-10页
年卷期： 2010年 第1期
主题词： 混沌;时间序列;相空间重构;支持向量机
摘要：文章以重构相空间理论为基础，探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取：利用饱和关联维数法进行相空间重构，并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数，对时间序列进行混沌特性识别。实例表明，该模型能较好地处理混沌时间序列，具有较高的泛化能力和很好的预测精度。
