基于奇异值分解的极限学习机多变量时间序列预测模型

发布时间：2018-09-03 16:52

【摘要】：在极限学习机预测多变量时间序列研究中,针对以往将矩阵转换成向量作为模型输入,从而影响预测精度的问题,结合奇异值分解思想,提出一种直接以矩阵作为输入的多变量时间序列极限学习机预测型SVDELM.由Rossler、Chen’s、Lorentz和股票多变量时间序列的实验结果表明,SVDELM是一种有效的多变量时间序列预测模型.
[Abstract]:In the study of multivariable time series prediction by extreme learning machine, aiming at the problem of converting matrix into vector as model input in the past and affecting the prediction accuracy, the singular value decomposition (SVD) is combined with the idea of singular value decomposition (SVD). This paper presents a predictive SVDELM. of multivariable time series limit learning machine which takes matrix as input directly. The experimental results of Rossler,Chen's,Lorentz and stock multivariable time series show that SVDELM is an effective multivariable time series prediction model.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71273053) 福建省自然科学基金资助项目(2014J01009)
【分类号】：O211.61

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本文编号：2220595