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时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献
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The small sample prediction problem which commonly exists in reliability analysis was discussed with the progressive prediction method in this paper.The modeling and estimation procedure,as well as the... 相似文献
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现代战斗机出厂费用预估模型 总被引:1,自引:0,他引:1
Burns模型被广泛用于三代战斗机出厂费用的估算,但由于未考虑三代以后的现代战斗机在研制过程中存在的改进改型、研制周期变长和航电设备技术升级等因素,使Burns模型在计算现代战斗机的出厂费用时会出现明显的误差。根据现代战斗机的技术特征,通过分析其研发采购费用的统计数据和研制过程,将改进改型、研制周期和航电设备技术水平等影响因素考虑入内,建立了一种新的出厂费用计算模型。通过以国外有代表性的现代战斗机为算例进行了验证,结果表明新模型的计算精度有了明显改善,具有一定的有效性和实用性。 相似文献
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基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献
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