基于无迹卡尔曼滤波的LSSVR在线多步时间序列预测

准确宽范围多步预测在时间序列预测应用中带来了巨大挑战.提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的在线多步预测方法,利用时间滑动窗口减小算法的计算负荷,UKF方法实现LSSVR模型参数更新以提高预测精度.当预测范围达到预定步长p时,由核宽度σ、支持值参数{α_k}_k^L_(=1)以及偏移项b所构成的模型参数通过新的测量值和UKF进行在线更新.提出的方法不仅以较少的训练数据建立在线预测模型(所需训练数据集大小为相空间维数与滑动窗口长度之和),且多步预测值的精度相比于传统方法得到进一步提高.最后,通过几个实验研究论证了提出方法的有效性和优越性.