基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测

基于小波和混沌优化LSSVM的周期来压预测一、引言周期性时间序列分析一直是时间序列领域的研究热点，预测周期性时间序列变化趋势对于生产、经济甚至医学产生很大的影响。在过去的若干年间，不少学者研究了多种多

LSSVM 基于小波和混沌优化的周期来压预测 一、引言 周期性时间序列分析一直是时间序列领域的研究热点，预测周期性 时间序列变化趋势对于生产、经济甚至医学产生很大的影响。在过去的 若干年间，不少学者研究了多种多样的预测方法，比如基于传统统计学 方法的ARIMA模型、GARCH模型等、神经网络模型、支持向量机模型 等，这些方法各自适用于不同的场景。 然而，随着科技的不断进步和发展，我们不断发现，时间序列预测 方法有其固有的局限性。随着更庞大、更复杂的时间序列数据的蓬勃发 展，传统的方法对于预测周期性趋势的效果并不尽如人意，因此，需要 引入一些新的方法来解决这一问题。 小波分析在时间序列领域中发挥了重要的作用。小波变换具有分解 和重建的性质，可以对时间序列进行多层分解，并提取高频和低频部分 的特征。混沌优化算法是一种非常有效的优化算法，可以更好地搜索最 优解，具有较强的全局优化能力。 本文基于小波分析和混沌优化算法，提出了一种基于LSSVM的周 期时间序列预测方法，我们将在此论文中详细介绍其原理和实验结果。 二、预测方法设计 （一）小波分析 小波分析是一种新型的傅里叶分析方法，现已广泛应用于信号处 理、图像处理和模式识别等领域。小波分析利用小波函数对信号进行分 解，提取不同频率成分，是一种时间-频率分析方法。 我们将时间序列信号x(t)通过小波分析，得到多尺度分解的结果。 每一层分解都包含一个高频部分和一个低频部分。利用小波变换可以提 取不同尺度分量频率的信息，提高了时间序列预测的准确性。