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研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种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,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献
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正2024年"国际空间站"(ISS)即将结束运行,尽管美俄两国都有延长其寿命的意愿,但专家们已经开始思考后"国际空间站"(ISS)时代载人航天的发展方向。2017年,美国国家航空航天局(NASA)提出建设现代化美国近月空间站的想法,希望以此来取代"国际空间站",成为下一个载人航天发展平台。自2017年以来,NASA一直在研究月球轨道站的概念,起初近月空间站名为"深空之门"(DSG),NASA 相似文献
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一种消除GPS模糊度相关性的新算法 总被引:6,自引:0,他引:6
通过分析几种典型的整周模糊度去相关处理的方法 ,提出了一种简单快速消除GPS模糊度相关性的算法 ,介绍了算法中排序、整数LDLT 分解和模糊度筛选的处理过程 ,比较了该算法与其它算法性能上的差异 ,最后通过计算说明该算法的高效、可靠。 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