基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法

作者：沈斌; 姚敏; 易文晟

来源：浙江大学学报(工学版), 2005, 39(08): 1142-1146.

DOI：10.3785/j.issn.1008-973X.2005.08.010

• 模糊时序
• 最小二乘支持向量机
• 模糊逻辑 fuzzy time series
• least squares support vector machines (LS-SVM)
• fuzzy logic

利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力,提出了一种新的模糊时序分析方法.该方法包括两部分:在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数,完成历史数据的模糊化;最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算,对模糊化的历史数据进行分析,然后去模糊化得到最后的预测结果.与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明,该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点,具有更高的精度和较好的泛化效果.

• 单位
  计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学; 浙江大学