动态加权最小二乘支持向量机
来源期刊：控制与决策2006年第10期
论文作者：范玉刚 李平 宋执环
文章页码：1129 - 1133
关键词：最小二乘支持向量机;时间序列预报;PTA氧化过程;
摘 要：提出一种基于动态加权最小二乘支持向量机（LS-SVM）的时间序列预测方法.动态加权LS-SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性,适合于系统辨识和时间序列预测;同时采用鲁棒方法确定权系数,以减小噪声的影响.将动态加权LS-SVM算法应用于工业PTA氧化过程中的4-CBA浓度预测,结果显示,动态加权LS-SVM预测精度高,能够有效减小噪声的影响.
范玉刚，李平，宋执环
摘 要：提出一种基于动态加权最小二乘支持向量机（LS-SVM）的时间序列预测方法.动态加权LS-SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性,适合于系统辨识和时间序列预测;同时采用鲁棒方法确定权系数,以减小噪声的影响.将动态加权LS-SVM算法应用于工业PTA氧化过程中的4-CBA浓度预测,结果显示,动态加权LS-SVM预测精度高,能够有效减小噪声的影响.
关键词：最小二乘支持向量机;时间序列预报;PTA氧化过程;
