基于在线支持向量极端学习机的非平稳时间序列预测 - 第十一全国博士生学术年会——信息技术与安全专题.pdf

3 0

2026-1-10 16:56 | 查看全部阅读模式

会议论文《基于在线支持向量极端学习机的非平稳时间序列预测》提出了一种改进的预测方法，用于处理非平稳时间序列数据。该方法结合了支持向量机与极端学习机的优点，通过在线学习机制提高模型的适应性和预测精度。研究在信息技术与安全领域具有重要应用价值，为复杂环境下的数据预测提供了新思路。

文档为pdf格式，1.09MB，总共5页。