基于减聚类和最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测的中期报告.docx

基于减聚类和最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测的中期报告
本研究旨在提出一种基于减聚类和最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测方法。该方法包括以下主要步骤：
1.数据准备阶段：采集并清洗时间序列数据，确保数据的可靠性和完整性。
2.特征提取阶段：通过将时间序列数据进行小波变换，并对小波系数进行聚类，提取代表性的空间域特征，并利用滑动窗口技术将时间域特征序列转化为多维特征向量。
3.模型训练阶段：采用支持向量机(SVM)算法对特征向量进行训练，并选择最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LSSVM)作为预测模型。
4.预测阶段：根据LSSVM模型，对未来一段时间的数据进行预测。
目前为止，我们已经完成了数据准备和特征提取两个步骤。我们采用了MATLAB软件对数据进行了处理，并使用了WAVELET和CLUSTERING两个工具箱来进行小波变换和聚类。下一步，我们将采用MATLAB中的LSSVM工具箱，对数据进行训练和预测，并对模型进行评估和分析。
预计到本研究结束时，我们将得出综合考虑小波变换、减聚类和LSSVM算法的高效且精确的非线性时间序列预测方法，为相关领域的研究提供新的思路和方法。