基于v支持向量机的非线性时间序列预测的开题报告1.研究背景时间序列预测是应用最广泛的时间序列分析技术之一，其应用范围涵盖经济、金融、天气预报、医学等各个领域。传统的时间序列预测方法主要基于线性模型，但现实中往往存在非线性关系，因此需要采用非线性模型进行预测。支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是一种基于统计学习理论的非线性分类和回归方法，已被广泛应用于时间序列预测领域。然而，传统的SVM方法存在不足，如数据维度高、训练复杂度大等问题，因此需要对其进行改进和优化。2.研究目的本文旨在基于支持向量机提出一种新型的非线性时间序列预测方法，以提高预测精度和效率。具体研究目标包括：1)设计一种基于SVM的非线性时间序列模型，并分析其理论基础；2)针对数据的高维问题，提出一种特征选择方法以降低维度；3)改进现有的SVM算法，提高其预测精度和效率；4)在现有数据集上进行实验，对比分析所提出的方法和传统方法的预测准确率和训练时间。3.研究内容本文将分别从以下几个方面展开研究：1)SVM的基本原理和理论基础；2)时间序列预测模型的构建，包括特征提取和选择方法、模型结构的设计等；3)SVM模型的改进，包括核函数的设计、正则化参数的选择等；4)实验设计和数据处理，包括实验数据的采集和预处理、模型的构建和训练、指标的选取和评价等。4.研究方法本文将采用以下研究方法：1)文献综述方法，对已有的时间序列预测研究进行归纳总结，为本文研究提供理论基础和发展方向；2)数学理论方法，包括支持向量机理论、时间序列分析理论等；3)算法设计方法，包括时间序列预测的特征提取和选择方法、SVM的核函数设计、正则化参数的选择等；4)实验方法，包括实验数据的采集和预处理、模型的构建和训练、指标的选取和评价等。5.预期结果通过以上研究方法，本课题预期实现以下结果：1)设计一种基于SVM的非线性时间序列预测模型，具有高预测精度和效率；2)改进现有的SVM算法，提高其预测精度和效率；3)在现有数据集上进行实验，对比分析所提出的方法和传统方法的预测准确率和训练时间；4)对所提出方法的优化和改进提出展望。6.参考文献[1]李辅仁.支持向量机及其在时间序列分析中的应用[J].自然科学进展,2012,22(1):95-106.[2]吕彦婷.基于非线性支持向量机的时间序列分析方法[D].山东大学,2015.[3]张卫民,杨宏.支持向量机在时间序列预测中的应用[J].北京科技大学学报,2005(5):511-514.[4]张凤萍,李凤娟.基于SVM的时间序列预测方法研究[J].山东师范大学学报(自然科学版),2009,24(1):38-41.