针对混沌时间序列对初值敏感,在迭代预测时累积误差将迅速放大的缺陷,提出一种改进的支持向量机的方法,避免这一弊端进行长期预测.在重构相空间的基础上,确定支持向量机的结构.为减小累积误差,对现有的支持向量机的核函数进行改进,使该核函数满足减小误差的条件.最后把沪市宝钢股份收盘价格的数据应用到改进的模型中,得到较好的仿真结果.
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