| 基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测 |
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| 引用本文： | 刘婷婷,史久根,韩江洪.基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2009,32(8). |
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| 作者姓名： | 刘婷婷 史久根 韩江洪 |
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| 作者单位： | 1. 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
2. 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 863计划引导资助项目 |
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| 摘 要： | 文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.
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| 关 键 词： | 混沌时间序列 支持向量机 瓦斯体积分数 预测 |
Prediction of gas concentration chaotic time series based on support vector machines |
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| LIU Ting-ting,SHI Jiu-gen,HAN Jiang-hong.Prediction of gas concentration chaotic time series based on support vector machines[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2009,32(8). |
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| Authors: | LIU Ting-ting SHI Jiu-gen HAN Jiang-hong |
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