Multi-Scale Gaussian Processes： a Novel Model for Chaotic Time Series  Prediction

周亚同; 张太镒; 孙建成

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Multi-Scale Gaussian Processes： a Novel Model for Chaotic Time Series Prediction

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把模型基于古典 Gaussian 过程(GP ) ，我们建议一个多尺度的 Gaussian 过程(MGP ) 模型预言混乱时间的存在系列。MGP 采用被可伸缩的功能与它的不同膨胀和翻译构造的协变性功能，保证最佳的亢奋的参数是容易的决定。而且，有它的不同膨胀和翻译的可伸缩的函数能形成一套完全的库，导致 MGP 能比 GP 获得更好的预言性能的事实。实验能导致下列结论：MGP 与古典 GP 模型比较给相对更好的预言表演的(i) 。(i i ) MGP 的预言表演与支持向量机器(SVM ) 是竞争的。他们作为与光线的基础功能网络相比给更好的性能。

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来源
《中国物理快报：英文版》 |2007年第1期|42-45|共4页
作者
周亚同; 张太镒; 孙建成;
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作者单位

Department of Information and Communication Engineering;

Xi'an Jiaotong University;

Xi'an 710049;

Department of Communication Engineering;

Jiangxi University of Finance and Economics;

Nanchang 330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光学;
关键词
时间混乱; 多尺度工程; 物理学; 模型;

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