支持向量机与时间序列预测综述_张益铭

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1、第27卷第12期计算机应用与软件Vol.27No．122010年12月ComputerApplicationsandSoftwareDec．2010支持向量机与时间序列预测综述121张益铭徐晓钟王智庆1(上海海德众业技术创新工程有限公司上海200062)2(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，同时支持向量算法是有着巨大潜力的工具，必将在不久的将来在该领域取得突破性的进展。

2、考察了支持向量算法中数据集和预处理、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ANOVERVIEWONSUPPORTVECTORMACHINEANDTIMESERIESPREDICTION121ZhangYimingXuXiaozhongWangZhiqing1(ShanghaiHead-UnionTech．InnovationCo．，LTD．，Shanghai200062，China)2(C

3、ollegeofInformationMechanicalandElectricalEngineering，ShanghaiNormalUnivercity，Shanghai200234，China)AbstractThispaperpresentsanoverviewonthestudyofalgorithmfortimeseriespredictionbasedonsupportvectormachineinrecentyears．Timeseriespredictionisanextremelychal

4、lengingresearchareawithbroadapplicationprospects;whilesupportvectoralgorithmisatoolwithgreatpotentialandwilldefinitelytakeabreakthroughinthisareainthenearfuture．Afterinvestigatingthecurrentresearchesondatasets，pre-processing，kernelfunction，parameterselectio

5、n，andpredictiveevaluationindicatorsaswellasframeworkofsupportvectoralgo-rithm，theconclusionwecandrawisthatthecurrentstudytendstocombinethesupportvectoralgorithmwithavarietyofartificialintelligentalgorithms．KeywordsSVMTimeseriesPrediction序列的可以预测的基本条件，即统计学方法。

6、0引言1．1模型相关性方法考虑两个时间序列xt和yt，其中t=1，2，…，T;L值是xt领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［3］先yt的时间单位数，计算两个时间序列的相关性Rxy:表现，按时间先后顺序而形成的一个动态数列，也称为时间数列T［1］或动态数列。∑{(xt－L－μx)·(yt－μy)}对时间序列的预测分析一直是广大学者关注的热点，而其t=1Rx(t－L)，y(t)=(1)TT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(x－μ)2·(y－μ)2∑t－Lx∑ty持向量机技术

7、在时间序列预测中的应用的相关问题进行讨论。槡t=1槡t=1TT∑xt∑yt1时间序列预测t=1t=1其中:μx=，μy=。TT当Rxy=1或－1时，两个时间序列完全相关，我们可以通过时间序列最普遍的预测方法是模型方法，与单方程回归模计算不同L值得到最大的相关性。这种方法思路比较简单，但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其应用有其局限性。［2］的变化规律来预测其未来的变化。时间序列预测模型的建1．2统计学方法立主要基于两类思想，第一类思想

8、是预测对象的未来行为取决统计学方法是时间序列预测的主要方法，该方法主要是对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分析方法以及智能预测方法。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收稿日期:2009－06－03。