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甘肃省有色金属新材料重点实验室开放基金(SKL05010)

作品数:2 被引量:1H指数:1
相关作者:康蕾王晓兰王海洋更多>>
相关机构:兰州理工大学更多>>
发文基金:甘肃省有色金属新材料重点实验室开放基金甘肃省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇增量式
  • 2篇增量式算法
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇时间序列预测
  • 2篇最小二乘
  • 2篇最小二乘支持...
  • 2篇向量机
  • 1篇电特性
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇晶化
  • 1篇晶化过程
  • 1篇剪枝
  • 1篇剪枝算法
  • 1篇波变换

机构

  • 2篇兰州理工大学

作者

  • 2篇王晓兰
  • 2篇康蕾
  • 1篇王海洋

传媒

  • 1篇甘肃科学学报
  • 1篇微型电脑应用

年份

  • 2篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
增量式剪枝最小二乘支持向量机的时间序列预测被引量:1
2009年
根据分块矩阵计算公式和支持向量机核函数矩阵本身特点,在增量式最小二乘支持向量机算法的基础上,通过引入剪枝方法改善最小二乘支持向量机的稀疏性,并将这种方法应用于时间序列预测,试验表明这一方法在预测精度及速度上具有一定的优越性。
王晓兰康蕾
关键词:时间序列预测最小二乘支持向量机增量式算法剪枝算法
一种新的晶化过程电特性预测方法
2009年
金属玻璃具有许多独特性能,有着广泛的应用前景,晶化过程对金属玻璃的特性有重要影响.因此提出了一种基于小波变换和AR-ILSSVM金属玻璃晶化过程电特性预测方法.首先利用小波变换将时间序列分解为高频序列和低频序列,利用AR模型预测高频序列,利用ILSSVM方法预测低频序列,预测结果为上述预测的合成.仿真试验表明,这种方法可显著提高时间序列的预测精度.
王晓兰康蕾王海洋
关键词:小波变换最小二乘支持向量机增量式算法时间序列预测
共1页<1>
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