遺傳算法在混沌時間序列預測中的應用研究

摘要：在混沌時間序列研究中，相空間重構和預測模型參數優化是影響預測性能的關鍵步驟，利用兩者之間的相互聯系來提高混沌時間序列預測模型的整體性能，提出一種基于遺傳算法的混沌時間序列參數同步優化方法。同步優化方法將相空間重構和最小二乘支持向量機參數作為遺傳算法的染色體，預測精度作為遺傳算法的適應度函數值，通過遺傳算法對參數同步優化問題進行求解。通過混沌時間數據對同步優化方法進行了驗證性實驗。實驗結果表明，相對于單獨參數優化方法，同步優化方法不僅提高了混沌時間序列的預測精度，同時降低了計算時間的復雜度。