基于小波核LS—SVM的网络流量预测

网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义。支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题。介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力。通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测。实验结果表明,取得了较好的预测效果。     

融合提升小波降噪和LSSVM的网络流量在线预测

针对网络流量数据被噪声污染而无法进行准确建模与预测的问题,将提升小波降噪(LWD)技术和在线最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,提出了一种网络流量的集成式在线预测方法。该方法首先对采集的流量数据进行降噪,然后采用相空间重构理论计算流量的时延、嵌入维数,据此确定训练样本并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。实验结果表明,该方法能有效滤除流量噪声,实现在线预测,提高预测精度。     

基于小波核LS-SVM的网络流量预测

网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义.支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题.介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力.通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测.实验结果表明,取得了较好的预测效果.     

基于小波变换的网络流量组合预测模型

为了提高网络流量的预测精度,利用小波变换、差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机等优点,提出一种基于小波变换的网络流量预测模型(WA-ARIMA-LSSVM)。针对网络流量多尺度特性,首先对网络流量时间序列进行小波分解,然后分别采用差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机对网络流量的高频和低频进行建模与预测,最后小波重构高频和低频的预测结果,并采用仿真实验对模型性能进行分析。结果表明,WA-ARIMA-LSSVM提高了网络流量的预测精度,可以更加准确地描述网络流量的非平稳变化趋势。     

基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测

网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高.     

基于ACO-LSSVM的网络流量预测

为了提高了网络流量的预测精度,提出一种蚁群算法（ACO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数的网络流量预测算法（ACO-LSSVM）。将LSSVM算法参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到算法的最优参数,建立了基于ACO-LSSVM的网络流量预测模型。仿真结果表明,相对其他网络流量预测算法,ACO-LSSVM算法提高了网络流量预测精度,更能准确地描述网络流量变化规律。     

基于PSR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法。首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体,将模型预测精度作为个体适应度函数,然后通过遗传操作获得模型全局最优参数,最后通过网络流量仿真实验进行性能测试。结果表明,相对于传统预测方法,遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度,为网络流量预测提供了一种新的研究思路。     

包容性检验和SVM相融合的网络流量预测

模型选择对网络流量组合预测结果至关重要,为了提高网络流量的预测效果,提出一种包容性检验和支持向量机相融合的网络流量预测模型（ET-SVM）。采用多个单一模型对网络流量进行预测,根据预测结果的均方根误差对模型优劣进行排序,通过包容性检验,根据t统计量检验选择最合适的单一模型,采用支持向量机对单一模型预测结果进行组合得到最终预测结果,通过仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,ET-SVM降低了网络流量的预测误差,预测精度得到了提高。     

基于提升小波变换的网络流量混合预测模型

当前流量预测模型难以准确刻画互联网流量的多重特性,并且存在构建时间长、预测精度低的问题.为此,设计基于提升小波分解的网络流量混合预测模型(WLGC).该模型利用提升小波将流量时间序列快速分解为分别具有低频和高频特性的近似时间序列和细节时间序列,近似时间序列利用最小二乘支持向量机(LSSVM)预测并通过广义回归神经网络(GRNN)进行误差校准,细节时间序列在半软阈值降噪后利用自适应混沌预测方法对其预测,最后使用提升小波重构得到时间序列的预测值.仿真实验结果表明,该模型可有效提高预测精度.     

小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于小波分析和AR-LSSVM的网络流量组合预测模型。利用Mallat算法对非平稳的网络流量序列进行分解和重构,得到低频信息和高频信息;对具有平稳特性的高频信息用AR模型进行预测,而对体现非平稳的低频信息用LSSVM进行预测;再将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。仿真结果表明组合预测模型不仅具有较高的预测精度,而且预测性能稳定。     

基于DWT-LSSVM的图像压缩算法

为了进一步提高图像压缩效率和质量,提出一种离散小波变换（DWT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相融合的图像压缩方法（DWT-LSSVM）。采用DWT对图像分解,得到低频系数和高频系数,采用LSSVM归学习逼近高频系数,并采用混沌粒子群算法对LSSVM参数进行优化,对支持向量、权重和低频系数进行编码,得到数据压缩数据流。仿真结果表明,DWT-LSSVM获得了较高的压缩比,可以较好满足图像传输的实时性要求。     

一种基于最小二乘支持向量机的预测控制算法

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象，提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法．首先，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立被控对象的非线性模型；然后，在系统运行过程中，将离线模型在每一个采样周期关于当前采样点进行线性化，并用广义预测算法实现对被控系统的预测控制．仿真结果表明了该算法的有效性和优越性．     

Temperature prediction control based on least squares support vector machines

A prediction control algorithm is presented based on least squares support vector machines (LS-SVM) model for a class of complex systems with strong nonlinearity. The nonlinear off-line model of the controUed plant is built by LS-SVM with radial basis function (RBF) kernel. In the process of system running, the off-line model is linearized at each sampling instant, and the generalized prediction control (GPC) algorithm is employed to implement the prediction control for the controlled plant. The obtained algorithm is applied to a boiler temperature control system with complicated nonlinearity and large time delay. The results of the experiment verify the effectiveness and merit of the algorithm.     

基于混合最小二乘支持向量机网络模型的非线性系统辨识

针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特性,给出基于整体框架优化的系统参数辨识方法.针对系统中参数相关联的特性,采用期望条件最大化(ECM)算法对其进行条件辨识,同时结合正则化理论和最小二乘法,保证各专家模块的结构风险最小化辨识原则.试验结果表明,该方法兼具良好的辨识精度和泛化性能.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于递归最小二乘支持向量机的动态系统建模研究

针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型．首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解．仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好．     

动态贝叶斯最小二乘支持向量机

为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法。该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初始模型参数;然后,利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM的参数动态调整。对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测,并与动态LS-SVM模型的预测结果进行比较。结果显示,动态贝叶斯LS-SVM具有较好的预测精度。     

小波分析和偏最小二乘法相结合用于示波计时电位同时测定铅和铊中的研究

提出了基于小波分析和偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)基础上的化学计量学方法用于示波计时电位同时测定铅和铊的研究。利用小波变换可方便地从dE/dt-E信号中滤噪,提取与去极剂浓度变化有关的信号,获得利于多组分测定的示波图。该方法为示波过程分析奠定了一定的基础。     

基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究*

随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置模糊隶属度改变分类中样本的贡献属性。该方法不仅考虑了样本与类中心点的距离关系,还充分考虑样本与样本之间的关系,减弱噪声或野值样本对分类的影响。采用美国威斯康星乳腺癌数据和皮马印第安人糖尿病数据进行实验检测,均取得了很好的效果。     

一种稀疏最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机缺乏稀疏性的问题,提出了一种基于边界样本的最小二乘支持向量机算法。该算法利用中心距离比来选取支持度较大的边界样本作为训练样本,从而减少了支持向量的数目,提高了算法的速度。最后将该算法在4个UCI数据集上进行实验,结果表明：在几乎不损失精度的情况下,可以得到稀疏解,且算法的识别速度有了一定的提高。