【摘要】：在極限學習機預測多變量時間序列研究中,針對以往將矩陣轉(zhuǎn)換成向量作為模型輸入,從而影響預測精度的問題,結合奇異值分解思想,提出一種直接以矩陣作為輸入的多變量時間序列極限學習機預測型SVDELM.由Rossler、Chen’s、Lorentz和股票多變量時間序列的實驗結果表明,SVDELM是一種有效的多變量時間序列預測模型.
[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.
【作者單位】： 福州大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71273053) 福建省自然科學基金資助項目(2014J01009)
【分類號】：O211.61

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本文編號：2220595