论文研究基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测.pdf

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的

最小二乘支持向量机在混沌时间序列中的应用_尹华；

在分析在线社会网络的拓扑结构、特征及演化规律的基础上，借鉴了前人网络模型的思想，提出了在线社会网络演化模型，引入动态的加权方式，提出了一种在线社会网络演化模型。理论分析和仿真表明：在线社会网络演化模型

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,提出了一种预测混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法,对8种低维混沌序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测的实验结果表明:当滤波器的长度Nl足够

在远同源检测的蛋白质结构预测方法中，基于支持向量机的方法取得了优于其他方法的高准确性，但这类方法只能完成对目标蛋白质作出是否属于特定蛋白质结构的判别，而实际应用中常需要直接给出具体的结构预测结果。提出

软件缺陷预测有助于提高软件开发质量，保证测试资源有效分配。针对软件缺陷预测研究中类标签数据难以获取和类不平衡分布问题，提出基于采样的半监督支持向量机预测模型。该模型采用无监督的采样技术，确保带标签样本

为了提高公路货运量预测的能力，应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究公路货运量预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上，通过对成都公路货运量时间序列进行预测，并与人工神经网络、线性

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该书与吕金虎的混沌时间序列分析是这类书的经典，相对而言，韩敏教授的这本书案例丰富，知识体系清楚，是个非常好的学习教程！

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