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# 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STA2302 THE LS-SVM METHOD

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## 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|THE LS-SVM METHOD

To reduce computational complexity in SVM, J. A. K. Suykensand and J. Vandewalle introduced the LS-SVM classifier in 1999 (Suykens \& Vandewalle, 1999). While solving quadratic problems, the inequality constraints are replaced with equality constraints in LS-SVM; this increases the training. Let us consider the responses. Consider the optimization problem
$$\text { Minimize } \underset{\omega, b, e}{J(\omega, e)}=\frac{1}{2} \omega^T \omega+\frac{1}{2} \gamma \sum_{i=1}^N e_i^2$$

subject to
$$\beta_i=\omega^T \varphi\left(\alpha_i\right)+b+e_i ; \forall i=1,2, \ldots ., N$$
where $\gamma$ is the regularization parameter and $\varphi$ is the NL mapping to a space of the higher dimension. Consider the RBF kernel $K(\alpha, \beta)=\exp \left(\frac{-|\alpha-\beta|^2}{2 \sigma^2}\right)$, where the turning parameter $\sigma$ can be employed, which satisfies Mercer’s conditions (Mercer, 1909). The optimization problem for the primal space model is given by
$$\beta_i=\omega^T \varphi\left(\alpha_i\right)+b$$

## 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|THE DLS-SVM TECHNIQUE

Though LS-SVM is suitable for time series forecasting, to make it more convenient, it has been modified to DLS-SVM using a slightly improved computation technique.
In DLS-SVM, we can trail the nonlinear time unpredictable systems by excluding one obtainable data point whenever there is an additional observation to maintain a constant window size. By considering the previous equation
$$\chi_N=\left[\begin{array}{cc} 0 & 1 \ 1^T & \Omega+\gamma^{-1} I \end{array}\right]{(N+1) \times(N+1)}$$ To solve equation (9.19), we obtain the inverse of equation (9.21). Now, if a new observation is associated with $\chi_N$, then we get $\chi{N+1}$
$$\chi_{N+1}=\left[\begin{array}{cc} \chi_N & k_{N+1} \ k_{N+1}^T & k_{N+1}^* \end{array}\right]_{(N+2) \times(N+2)}$$

## 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|THE LS-SVM METHOD

$$\operatorname{Minimize} J(\omega, e)=\frac{1}{2} \omega^T \omega+\frac{1}{2} \gamma \sum_{i=1}^N e_i^2$$

$$\beta_i=\omega^T \varphi\left(\alpha_i\right)+b+e_i ; \forall i=1,2, \ldots, N$$

$$\beta_i=\omega^T \varphi\left(\alpha_i\right)+b$$

## 统计代写时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|THE DLS-SVM TECHNIQUE

$$\chi_N=\left\begin{array}{lll} 0 & 11^T & \Omega+\gamma^{-1} I \end{array}\right \times(N+1)$$

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。