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1、支持向量机与时间序列预测综述第27卷第12期2010年12月计算机应用与软件ComputerApplicationsandSoftwareVol.27No.12Dec.2010支持向量机与时间序列预测综述张益铭徐晓钟王智庆(上海海德众业技术创新工程有限公司上海200062)(上海师范大学信息与机电工程学院上海200234)摘要对近年来基于支持向量机的时间序列预测算法研究现状进行了综述.时间序列预测是一个极其富有挑战性的研究领域,具有广阔的应用前景，同吋支持向量算法是有着巨犬潜力的工具，必将在不久的将来在该领域取得突破性的进展•考察了支持向量算法中数据集和预
2、处理，核函数，参数选定，预测评价指标以及支持向量算法总体框架的改进等几个方面研究状况，认为当今研究趋向于支持向量算法与各种人工智能算法的结合.关键词SVM时间序列预测ANoVERVIIWoNSUPPORTVECTORMACHINEANDTIMESERIESPREDICTIoNZhangYimingXuXiaozhongWangZhiqing(ShanghaiHead.UnionTech.InnovationCo.,LTD.,Shanghai200062,China)(CollegeoflnformationMechanicalandElectricalEn
3、gineering,ShanghaiNormalUnivercity,Shanghai200234,China)AbstractThispapeipresentsanoverviewonthestudyofalgorithmfortimeseriespredictionbasedonsuppo〜vectormachineinrecentyears.Timeseriespredictionisanextremelychallengingresearchareawithbroadapplicationprospects;whilesuppo〜vectoralg
4、orithmisatoolwithgreatpotentialandwilldefinitelytakeabreakthroughinthisareainthenearfuture.Afterinvestigatingthecurrentresearchesondatasets,pre—processing,kernelfunction,parameterselection,andpredictiveevaluationindicatorsaswellasframeworkofsuppo〜vectoralgo一rithm^theconclusionweca
5、ndrawisthatthecurrentstudytendstocombinethesupportvectoralgorithmwithavarietyofartificialintelligentalgorithms.KeywordsSVMTimeseriesPrediction0引言时间序列是指将某一现象在时间上发展变化的一系列数量表现，按时间先后顺序而形成的一个动态数列，也称为吋间数列或动态数列….对时间序列的预测分析一直是广大学者关注的热点，而其中对金融经济数据的分析尤其是具有挑战性的领域•本文就支持向量机技术在时间序列预测屮的应用的相关问题进行
6、讨论.1吋间序列预测时间序列最普遍的预测方法是模型方法，与单方程回归模型和多方程模拟模型不同，时间序列模型不是根据与其他变量的因果关系来预测一个变量的未来变化,而是根据该变量过去的变化规律来预测其未来的变化.时间序列预测模型的建立主要基于两类思想，第-•类思想是预测对象的未来行为取决于其他主导对象的当前或过去的行为，也就是说取决于另一个或多个时间序列，这些起主导作用的时间序列与被预测的时间序列存在共振或同步同时也要满足领先于被预测的时间序列，这就是模型相关性方法;另一类预测思想主要考虑时间序列未来的行为决定与其过去的历史，这种思想也体现了大多数吋间序列的可
7、以预测的基木条件，即统计学方法.1.1模型相关性方法考虑两个时间序列和Y,其中忖1,2,…,T;L值是领先Y的时间单位数，计算两个吋间序列的相关性：工{(一)?©-)}R(”)，()=-t==lVc-—)2*Vr—)2工工Y其中：=,,二牛.当R=1或一1时，两个时间序列完全相关,我们可以通过计算不同值得到最大的相关性•这种方法思路比较简单，但其应用有其局限性.1.2统计学方法统计学方法是时间序列预测的主要方法，该方法主要是对过去的数据进行统计分析,时间序列预测领域主要有时间序列分析方法以及智能预测方法.收稿13期:2009—06—03上海师范人学产学研项
8、0(DCL200801).张益铭，工程师，主研领域:计算机软件.1
