状态时间序列预测的贝叶斯最小二乘支持向量机方法.pdf

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7、ｒｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｏｔｅｓｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｗｉｔｈｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌａｄａｐｔｉｖｅｇｒｅｙｍｏｄｅｌｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｃｏｍｐ

8、ｕｔａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ａｎｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｆｏｒｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｙｓｔｅｍｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｒｅｒａｉｓｅｄｂｙ９．５２％ａｎｄ７３．２６％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；Ｂａｙｅｓｉａｎｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒａｍｅｗｏｒｋ；ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｙｓｔｅｍ；ｒａｄａｒｔｒａｎｓｍ

9、ｉｔｔｅｒ；ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ^_`abcdefXghijk7lm，n~．`qr^jk7lqrmbopqrss^tuvOmwxyz{

10、ph}n，opqr，abip，&'(#：２０１０?０３?２３．)*+,：-.（１９８２－），/，012；345（678），/，9:，012;<．=>?@：ABCDEF=>GH?@（６０９