学术论文

      基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题

      Integrating kernel principal component analysis with least squares support vector machines for time series forecasting problems

      摘要:
      探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.
      作者: 郭辉 王玲 刘贺平
      Author: GUO Hui WANG Ling LIU Heping
      作者单位: 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
      刊 名: 北京科技大学学报 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2006, 28(3)
      分类号: TP301.5
      机标分类号: TP1 O21
      在线出版日期: 2006年4月20日
      基金项目: 高比容电子铝箔的研究开发与应用项目,北京市教委重点学科建设项目