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基于混沌时间序列分析与智能支持向量机的建模研究的中期报告
1.研究背景和目的
混沌时间序列分析作为一种新的非线性动态分析方法，已经在时序预测、分类、控制等领域得到广泛应用。然而，混沌时间序列分析存在一些问题，例如其计算复杂度高，模型的精度受参数的影响较大等。因此，本研究旨在探索基于混沌时间序列分析与智能支持向量机相结合的建模方法，以提高时间序列预测质量和算法的效率。
2.研究内容和方法
本研究主要分为以下两个部分：
（1）混沌时间序列分析
基于常用的混沌时间序列分析方法，如最大可能性估计、小波变换等，对时间序列进行处理和分析，并利用一些常见的非线性动力学特征，如分形维数、李雅普诺夫指数等进行特征提取，构建混沌时间序列的特征集合。
（2）智能支持向量机
利用支持向量机在分类或回归问题上的优异表现，将混沌时间序列的特征集合输入到支持向量机中进行分类或回归模型的训练和预测。
3.中期成果和展望
目前，我们已经完成了对混沌时间序列分析的相关算法的研究和实验。接下来，我们将完成以下工作：
（1）混沌时间序列的特征提取和分类模型的训练和预测。
（2）对我们提出的基于混沌时间序列分析与智能支持向量机相结合的建模方法进行评估和比较。
（3）根据实验结果，进一步优化和改进建模方法，提高时间序列预测质量和算法的效率。
我们相信，本研究的成果将有助于提高混沌时间序列分析的应用价值和实用性。