基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

基于L S-SVM 的非线性预测控制技术

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS—SVM)进行非线性系统辨识的方法，LS—SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程，将得到的LS—SVM模型应用到非线性预测控制，提出了基于LS—SVM模型的非线性预测控制算法，通过CSTR过程仿真表明，最小二乘支持向量机学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力，基于LS—SVM的预测控制算法具有很好的控制性能。     

基于支持向量机的非线性预测控制技术

探讨了利用支持向量机进行非线性系统辨识的方法,并将支持向量机模型应用到非线性预测控制,提出了基于支持向量机模型的非线性预测控制算法.对一个CSTR反应器的仿真表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.基于支持向量机的预测控制具有很好的控制性能,为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.􀁽     

SVM在非线性网络流量预测中的应用研究

网络流量是一种高度自相关、非线性时间序列数据,传统预测方法都是基于线性模型,无法反映网络流量的非线性变化规很,导致预测精度不高.为了提高网络流量的预测精度,在分析网络流量特征的基础上,提出一种基于相空间重构的支持向量机网络流量预测模型.首先利用相空间重构对网络流量原始数据进行重构,捕捉原始数据的多样性,然后将重构的数据...     

基于支持向量机的网络流量建模及预测

流量建模与预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。该文结合网络流量的时间序列特性,提出一种基于支持向量机的网络流量预测算法,并针对由于支持向量机采用先验知识选择参数会导致不同数据对先验知识适应程度不同,给出了一个动态调整优化参数策略。实验仿真结果表明,该算法具有很好的预测精度和适用性。     

基于加权支持向量回归的网络流量预测

网络流量预测对于网络的安全和可用性至关重要,但是,传统的网络流量预测方法使用平均时间加权的方法进行预测,缺泛化能力导致预测精度低。基于每一个网络流量历史数据到预测点的时间间隔计算其时间权重,使用带时间权重的加权支持向量回归模型w-SVR预测网络流量。该模型因为其泛化能力和为每个训练数据设置单独的权重而提高了网络流量预测的准确性。模拟实验显示w-SVR模型相对于ANN和AR模型,预测错误率分别降低了37.4%和65.6%,而标准误差降低了46.2%和53.3%。     

基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报

针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患.     

基于支持向量机的非线性系统预测控制

针对离散非线性系统, 提出一种可用于非线性过程的支持向量机预测控制方法, 并给出了控制律的收敛性分析. 该方法将复杂的非线性预测方程转化成直观而有效的线性形式, 同时利用线性预测控制方法求得解析的控制律, 避免了复杂的非线性优化求解, 对非线性工业焦化装置温度控制的仿真结果表明了算法的有效性.     

基于小波支持向量机的非线性组合预测方法研究

基于支持向量机（SVM）核方法和小波框架理论，提出了一种称为小波支持向量机（Wavelet Support Vector Machines, WSVM）的新的机器学习方法，并把这种方法应用于组合预测，得到了一种基于WSVM的非线性组合预测新模型，然后给出了此模型的结构设计和实现算法．通过仿真实验，把该方法与小波神经网络等方法相比较，得到了更好的实验结果，从而验证了该方法的正确性和有效性．     

基于SVR算法的预测研究

首次成功的将最小二乘支持向量机应用于宾馆入住率预测中。首先建立了该预测模型的最小二乘支持向量机模型,其次通过实验验证了该模型的正确性与可用性。     

基于BP神经网络的非线性网络流量预测

传统的流量分析建立在线性模型的基础上,但是由于复杂的拓扑结构和网络行为,网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型,预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。     

网络流量的非线性组合预测模型应用研究

研究网络优化管理问题,网络流量具有趋势性、周期性和非线性,传统预测模型只能反映网络流量变化的片段信息,难以获得高精度的网络流量预测结果。为提高网络流量预测结果,提出一种非线性组合的网络流量预测模型。首先采用单一模型ARIMA、ARMA、GM(1,1)对网络流量各特征进行预测,然后将三种预测结果输入到支持向量机进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真结果表明,与传统网络流量预测模型相比,改进的非线性组合预测模型能够较好的反映网络流量的复杂变化规律,从而提高了网络流量的预测精度。     

提升小波支持向量机在交通流量预测中的应用*

采用提升小波方法构造出一种满足双正交的小波函数,并将这种小波函数作为支持向量机的核函数;此外,用线性规划问题来代替二次规划问题及稀疏正则化,本质上确保了解的稀疏性.基于提升小波构造出提升小波支持向量机模型,并将其用于交通流量的预测中.仿真实验表明该模型具有良好的预测能力和泛化能力.     

一种流序列化的网络流量分类算法

针对传统基于端口和有效负载的网络流量分类算法识别率低、分类算法复杂等问题,在分析了网络流量性质的基础上,提出流序列化方法。它将网络流分解成多个流原子,通过提取序列化网络流的特征向量并使用迭代最优化的聚类算法进行流量聚类,最终实现了网络流按不同行为模式聚类。该方法在实验环境中取得了良好的效果。     

基于改进时空残差卷积神经网络的城市路网短时交通流预测

城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响,具有复杂的时空关联性.针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化而容易忽略长期时间特征等问题,提出一种基于改进时空残差卷积神经网络(CNN)的城市路网短时交通流预测模型.该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据,利用皮尔逊相关系数(PCC)对...     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。     

ACO-BP神经网络在电梯交通流预测中的应用

电梯交通流预测为电梯配置与群控调度提供必要的乘客流数据信息.针对基于BP神经网络的电梯交通流预测模型在网络训练过程中表现出的对初值敏感、易陷入极小值等问题,提出利用全局寻优的蚁群优化(ACO)算法优化BP神经网络.同时,利用精英蚂蚁和排序策略对基本ACO算法进行改进.采集天津某办公大厦实际交通流数据进行实例分析,分别对基于传统的BP神经网络和蚁群优化的BP(ACO-BP)神经网络的电梯交通流预测模型进行仿真验证.结果表明:ACO-BP神经网络的预测效果远优于传统的BP神经网络,适用于电梯交通流预测系统.     

小波消噪和神经网络的网络流量混沌预测

网络流量数据中含有大量噪声,对网络流量预测精度产生不利影响,为此,提出一种小波消噪和神经网络相融合的网络流量混沌预测模型。采用小波技术对网络流量数据进行消噪处理,采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,采用BP神经网络建立网络流量预测模型。结果表明,与消噪前比,小波消噪和神经网络模型更能准确刻画网络流量的变化趋势,有效提高了网络流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型（CS-BPNN）。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找到BP神经网络最优参数,建立短时交通流量预测模型,通过具体实例对CS-BPNN性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,CS-BPNN提高了短时交通流量的预测精度,更加准确反映了短时交通流量的变化趋势。     

多车道交通流非线性优化控制模型及遗传算法

多车道高速公路交通流的递阶控制结构分为协调控制层、路段控制层和车辆控制层,文中提出了路段控制层的优化控制模型。该模型以路段上交通流量与平均速度最大化为控制目标,以该路段上车辆在各车道的分配比例为决策变量。决策变量的个数比传统线性模型大为减少。为避免一般优化算法可能得到局部最优解的缺点,采用遗传算法求解所提出的非线性规划模型。仿真算例验证了模型及求解算法的有效性。