search query: @keyword time series prediction / total: 8
reference: 7 / 8
« previous | next »
Author:Ji, Yongnan
Title:Least Squares Support Vector Machines For Time Series Prediction
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:12+67      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-115)
Supervisor:Simula, Olli
Instructor:Lendasse, Amaury
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:time series prediction
LS-SVM
regressor length
model selection
hyperparameter selection
aikasarjojen ennustus
LS-SVM
regressorin pituus
mallin valinta
Hyperparametrien valinta
Abstract (fin):Tässä työssä aikasarjaennustusta tarkastellaan mallinnusongelmana.
Sitä varten aikasarjan arvot muutetaan syötematriisiksi eli regressiomatriisiksi ja syötetään pienimmän neliösumman tukivektorikoneelle (LS-SVM), joka pyrkii ratkaisemaan mallinnusongelman.

Kuten perinteiset tukivektorikoneet (SVM), myös LS-SVM on kerneleihin perustuva oppiva järjestelmä, mutta se ei tarvitse konveksia optimointia kuten SVM.
Sen sijaan LS-SVM pärjää lineaarisen yhtälöryhmän ratkaisemisella ja on siten huomattavasti nopeampi ja yksinkertaisempi.

Regressiomatriisin käyttö vaatii kuitenkin sen leveyden määrittämisen etukäteen, kuten käytettäessä miltei mitä tahansa neuroverkkoa.
Kun matriisin leveyttä kasvatetaan, kasvaa samalla syötevektoreiden dimensio, joka heikentää neuroverkon suorituskykyä (curse of dimensionality).
Tässä työssä tarkastellaan matriisin leveyden vaikutusta LS-SVM mallin toimintaan.

Kaikille kerneleihin perustuville malleille yhteinen ongelma on kernelin valinta.
Jos käytetään tavallista Gaussin kerneliä, täytyy etukäteen valita kaksi hyperparametria, kernelin leveys sekä sakkotermi.
Näiden valitsemiseen esitellään useita eri menetelmiä, kuten uusi, nopea hyperparametrien valintamenetelmä.
Tässä työssä esitettyjen kokeiden tulosten perusteella uusi menetelmä antaa nopeita, mutta myös tarkkoja valintoja hyperparametrien arvoiksi.
ED:2005-12-01
INSSI record number: 30041
+ add basket
« previous | next »
INSSI