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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第43卷    第2期    总第210期    2012年2月

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文章编号:1672-7207(2012)02-0581-07
一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用
向昌盛1,周子英2

(1. 湖南农业大学 东方科技学院,湖南 长沙,410128;
2. 湖南农业大学 资源环境学院,湖南 长沙,410128
)

摘 要: 为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法。该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试。实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路。

 

关键字: 混沌时间序列;相空间重构;支持向量机;遗传算法

A joint optimization algorithm and its application in
chaotic time series prediction
XIANG Chang-sheng1, ZHOU Zi-ying2

1. College of Orient Science and Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China;
2. College of Resources and Environment, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China

Abstract:To improve the prediction precision of the chaotic time series, a joint optimization algorithm for chaotic time series parameters was proposed based on the genetic algorithm, using the relationship between the phase space reconstruction and prediction model parameters. Firstly, the phase space reconstruction and prediction model parameters were taken as genetic algorithm individuals while the prediction accuracy of the chaotic time series was taken as the evaluation function of genetic algorithm. Secondly, the optimization parameters were obtained by selection, crossover and mutation of genetic algorithm. Finally, the joint optimization algorithm was tested by chaotic time series. The results show that the joint optimization algorithm improves the prediction precision compared with the traditional parameters optimization algorithm, and provides a new way for the chaotic time series prediction.

 

Key words: chaotic time series; phase space reconstruction; support vector machine; genetic algorithm

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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