基于相空間重構(gòu)理論的小波-LSSVM粉鐵礦價(jià)格預(yù)測(cè)模型
【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1矩陣示意圖
維度m和延遲時(shí)間間隔的選取非常重要[28]。m的值若是過(guò)小,的真實(shí)結(jié)構(gòu),而m值過(guò)大時(shí)點(diǎn)的密度會(huì)減小,導(dǎo)致點(diǎn)間結(jié)構(gòu)關(guān)同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)量的要求大幅提升。所以選擇適當(dāng)?shù)膍值非常重要數(shù)據(jù)的有限,這時(shí)的選取也非常重要。若太小則坐標(biāo)間的相不易披露。而過(guò)大,會(huì)導(dǎo)致描述的動(dòng)力系統(tǒng)....
圖2.2小波-LSSVM預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)圖
延遲時(shí)間間隔為時(shí),時(shí)間序列變幻后得到的一部分矩陣如圖2.1所示。圖2.1矩陣示意圖2.2基于相空間重構(gòu)理論的小波-LSSVM粉鐵礦價(jià)格預(yù)測(cè)框架本文提出的小波-LSSVM粉鐵礦價(jià)格預(yù)測(cè)模型如圖2.2所示。圖2.2小波-LSSVM預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)圖
圖2.3小波-LSSVM模型預(yù)測(cè)流程圖
2基于相空間重構(gòu)理論的小波-LSSVM粉鐵礦價(jià)格預(yù)測(cè)模型架構(gòu)采取將LSSVM模型參數(shù)和相空間重構(gòu)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的方式確定參數(shù),并以此參數(shù),對(duì)經(jīng)過(guò)上述步驟處理后的小波各頻帶信號(hào)針對(duì)性地建立LSSVM模型。(7)價(jià)格預(yù)測(cè)將最終得到的小波各頻帶的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加總,最后得到最終....
圖3.1小波分解示意圖
由此可推出以下函數(shù)族,其表達(dá)式如式(3.22)所示。(3.22)是空間的標(biāo)準(zhǔn)正交基。而且對(duì)于定義中的條件(5),有以下定理。定義3.3將會(huì)有,可以令作為的一個(gè)規(guī)范正交基,且具有以下性質(zhì)。(1)尺度函數(shù)滿足。(2)尺度函數(shù)滿足能量歸一條件。(3)尺度函數(shù)具有正交性....
本文編號(hào):4052966
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