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1.
为了提高网络流量预测精度,针对最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)参数优化问题,提出一种改进人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法优化LSSVM的网络流量预测模型(ABC-LSSVM)。该模型根据混沌理论对网络流量时间序列进行重构,然后将网络流量预测精度作为优化目标,通过ABC算法找到最优的LSSVM参数,并建立网络流量预测模型,最后采用仿真对比实验测试模型的性能。仿真结果表明,相对于参比模型,ABC-LSSVM解决了LSSVM参数优化的难题,能够更加准确刻画网络流量复杂变化规律,提高了网络流量的预测精度。  相似文献   
2.
周海峰  王荣杰 《中国机械工程》2012,23(12):1446-1451
针对非线性系统辨识和控制器的设计,提出一种混沌映射产生初值的人工蜂群优化算法,并将该算法应用于非线性系统中的参数辨识和PID控制器的设计。参数辨识的仿真结果表明,基于混沌映射理论的人工蜂群优化算法比其他传统的算法具有更好的收敛特性和辨识性能;自动电压调节系统的仿真结果表明,基于混沌人工蜂群优化的PID控制自动电压调节系统是可行性的,且具有良好的动态调节性能。  相似文献   
3.
针对传统优化算法在求解高维非线性优化问题时,存在收敛速率慢和求解精度不高等问题.提出一种改进的人工蜂群优化算法.正交试验设计算法被用于初始化蜂群和侦察蜂探索新蜜源.采蜜蜂利用高斯分布估计优化算法在蜜源附近搜索,跟随蜂采用自适应差分算法进行搜索.最后,通过4个标准的高维Benchmark函数测试表明,本文算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面有一定优势.  相似文献   
4.
摘要: 电气故障诊断具有重要的实际应用价值,针对电气故障诊断中的支持向量机(SVM)参数选择问题,提出了人工蜂群优化SVM的电气故障诊断模型。首先采用小波分析去除信号中的噪声,并提取特征,然后采用人工蜂群优化算法确定SVM的最优参数,建立电气故障诊断模型,最后通过与其他电气故障诊断模型进行对比实验。结果表明,WA-ABC-SVM可以描述电气设备状态与特征间的变化关系,提高了电气故障的诊断正确率,诊断结果要高于对比模型。  相似文献   
5.
受到多种因素的干扰,室内定位一直是无线网络研究中的热点,为了提升无线网络室内定位的效果,针对当神经网络存在无线网络室内定位精度的难题,设计了一种基于改进神经网络的无线网络室内定位方法. 首先收集无线网络室内相关信息,提取室内定位的数据,然后采用神经网络对数据进行学习,建立无线网络定位模型,并对神经网络的缺陷进行改进,最后在Matlab平台上进行了仿真实验. 结果表明,改进神经网络克服传统室内定位方法存在的局限性,获得了更高的无线网络室内定位精度,而且室内定位效率也得到了明显的改善.  相似文献   
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