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基于v支持向量机的非线性时间序列预测的开题报告
1.研究背景
时间序列预测是应用最广泛的时间序列分析技术之一，其应用范围涵盖经济、金融、天气预报、医学等各个领域。传统的时间序列预测方法主要基于线性模型，但现实中往往存在非线性关系，因此需要采用非线性模型进行预测。支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是一种基于统计学习理论的非线性分类和回归方法，已被广泛应用于时间序列预测领域。然而，传统的SVM方法存在不足，如数据维度高、训练复杂度大等问题，因此需要对其进行改进和优化。
2.研究目的
本文旨在基于支持向量机提出一种新型的非线性时间序列预测方法，以提高预测精度和效率。具体研究目标包括：
1)设计一种基于SVM的非线性时间序列模型，并分析其理论基础；
2)针对数据的高维问题，提出一种特征选择方法以降低维度；
3)改进现有的SVM算法，提高其预测精度和效率；
4)在现有数据集上进行实验，对比分析所提出的方法和传统方法的预测准确率和训练时间。
3.研究内容
本文将分别从以下几个方面展开研究：
1)SVM的基本原理和理论基础；
2)时间序列预测模型的构建，包括特征提取和选择方法、模型结构的设计等；
3)SVM模型的改进，包括核函数的设计、正则化参数的选择等；
4)实验设计和数据处理，包括实验数据的采集和预处理、模型的构建和训练、指标的选取和评价等。
4.研究方法
本文将采用以下研究方法：
1)文献综述方法，对已有的时间序列预测研究进行归纳总结，为本文研究提供理论基础和发展方向；
2)数学理论方法，包括支持向量机理论、时间序列分析理论等；
3)算法设计方法，包括时间序列预测的特征提取和选择方法、SVM的核函数设计、正则化参数的选择等；
4)实验方法，包括实验数据的采集和预处理、模型的构建和训练、指标的选取和评价等。
5.预期结果
通过以上研究方法，本课题预期实现以下结果：
1)设计一种基于SVM的非线性时间序列预测模型，具有高预测精度和效率；
2)改进现有的SVM算法，提高其预测精度和效率；
3)在现有数据集上进行实验，对比分析所提出的方法和传统方法的预测准确率和训练时间；
4)对所提出方法的优化和改进提出展望。
6.参考文献
[1]李辅仁.支持向量机及其在时间序列分析中的应用[J].自然科学进展,2012,22(1):95-106.
[2]吕彦婷.基于非线性支持向量机的时间序列分析方法[D].山东大学,2015.
[3]张卫民,杨宏.支持向量机在时间序列预测中的应用[J].北京科技大学学报,2005(5):511-514.
[4]张凤萍,李凤娟.基于SVM的时间序列预测方法研究[J].山东师范大学学报(自然科学版),2009,24(1):38-41.