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Chaotic time series multi-step direct prediction with partial least squares regression

Journal of Systems Engineering and Electronics 2007年第3期18卷 611-615页

作者： Liu Zunxiong Liu Jianhui School of Information Engineering Huadong Jiaotong Univ Nachang 330013 P.R. China

Considering chaotic time series multi-step prediction, multi-step direct prediction model based on partial least squares （PLS） is proposed in this article, where PLS, the method for predicting a set of dependent variables forming a large set of predictors, is used to model the dynamic evolution between the space points and the corresponding future points. The model can eliminate error accumulation with the common single-step local model algorithm~ and refrain from the high multi-collinearity problem in the reconstructed state space with the increase of embedding dimension. Simulation predictions are done on the Mackey-Glass chaotic time series with the model. The satisfying prediction accuracy is obtained and the model efficiency verified. In the experiments, the number of extracted components in PLS is set with cross-validation procedure.

关键词： chaotic series prediction multi-step, local model partial least squares.

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