摘要：支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类和回归问题.文中将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析.仿真实验表明,该方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力.

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