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。     

布谷鸟优化混合核相关向量机的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出一种布谷鸟算法优化混合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-RVM)。首先采用多项式和高斯核函数构成混合核函数代替相关向量机的单一核函数,然后引入布谷鸟算法对混合核参数进行寻优,最后建立网络流量预测模型。仿真结果表明,CS-RVM具有良好的建模效果,可提高网络流量的预测精度。     

基于ELM-LSSVM的网络流量预测

为了对网络流量进行准确预测,针对传统极限学习机的“过拟合”不足,提出一种极限学习机和最小二乘支持向量机相融合的网络流量预测模型（ELM-LSSVM）。该模型通过相空间重构获得网络流量的学习样本,引入最小二乘支持向量机对极限学习进行改进,并对网络流量训练集进行学习,采用仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,ELM-LSSVM提高了网络流量的预测精度,实现了网络流量准确预测,并具有较强的实际应用价值。     

小波支持向量机的网络流量预测研究

研究网络流量准确预测问题,由于网络流量存在混沌性、非线性、自相似性的特点,导致当前预测方法的网络流量预测精度差。为提高网络流量预测精度,提出了小波支持向量机的网络流量预测模型。首先根据混沌动力系统对网络流量时间序列进行相空间重构,然后采用支持向量机对其进行建模,并利用小波核函数提高支持向量机的泛化能力。进行仿真的结果表明,支持向量机方法提高了网络流量的预测精度,减少训练时间,泛化能力更优。仿真结果说明,小波支持向量机具有更强的实用价值。     

相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测

针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点,利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系,提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标,采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化,建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明,相对于传统网络流量预测方法,该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点,有效提高了网络流量的预测精度。     

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。     

基于改进极端学习机的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,针对极端学习机的训练样本选择问题,提出一种改进极端学习机的网络流量预测模型（IELM）。根据最优延迟时间和嵌入维数对网络流量重构,建立网络学习样本,将学习样本输入到改进极端学习机进行训练,随新样本加入而逐步求解网络的权值,以提高学习速度,引入cholesky分解方法提高模型的泛化能力,采用具体网络流量数据进行了仿真测试。结果表明,IELM不仅可以获得较传统网络流量预测模型更高的精度,并且大幅度减少了计算时间,提高了建模效率,可以较好地满足网络流量预测要求。     

基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测

应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力,并具有较长的预测步长。     

基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测模型.首先采用极限学习机作为网络流量预测算法,然后预测结果优劣指选择相空间重构参数,最后建立单步、多步的网络流量预测模型,并通过仿真实验对其性能进行分析.结果表明,论文模型可以准确获得最优相空间重构参数,显著提高网络流量的预测精度,预测结果明显优于对比模型.     

改进ABC算法优化LSSVM的网络流量预测模型

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。     

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。     

布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction,CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本,采用BP神经网络对学习样本进行训练,将模型参数当一个鸟巢,通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数,最后采用网络流量数据进行仿真实验,测试模型性能。仿真实验表明:所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题,能够获得更加理想的网络流量预测结果。     

汽车混流装配线的混合布谷鸟算法排序研究

为解决汽车混流装配线作业者工作负荷不均衡的问题,构建了最小化违背装配频率上限次数的优化模型,提出了布谷鸟算法与遗传算法相结合的混合算法。该方法将遗传算法的选择与交叉思想引入布谷鸟算法的迭代过程,以克服布谷鸟算法寻优过程中收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。测试函数的对比求解和合作汽车企业的优化实例表明该改进算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度,能有效地解决大规模的汽车混流装配线排序优化问题。     

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位

无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。针对最小二乘方法对测距误差敏感的不足,提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的布谷鸟算法求解定位过程中的多维约束优化问题;通过设定相应的约束适应度函数来减小定位过程的搜索范围,加快了收敛速度,能够快速地确定未知节点的位置。仿真结果表明：相较于粒子群算法和最小二乘算法,该算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度,具备很好的实用性。     

求解函数优化问题的改进布谷鸟搜索算法

为了提高布谷鸟搜索算法求解函数优化问题的求精能力和收敛速度,提出了一种基于自适应机制的改进算法.自适应机制用于控制缩放因子和发现概率,以提高种群的多样性,避免早熟,从而使更多的个体参与演化,达到提高求精能力和收敛速度的效果.仿真实验结果表明,与标准的布谷鸟搜索算法相比,基于自适应机制缩放因子的改进算法(rCS)和基于自适应机制发现概率的改进算法(paCS)在求精能力和收敛速度上都有明显的提高;同时具有自适应缩放因子和自适应发现概率的改进算法(iCS)比rCS和paCS具有更优的求精能力和收敛速度.     

聚类加权和CS-LSSVM的文本分类

文本特征提取和分类器优化是文本分类的两个关键问题,为了提高文本分类正确率,提出一种聚类加权（CW）和布谷鸟（CS）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的文本分类模型。采用TF-IDF算法计算特征词的权重,根据特征词的位置进行加权,经过特征聚类处理降低特征冗余度,采用LSSVM建立文本分类器,采用CS算法对LSSVM参数进行优化。采用复旦大学语料库对模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,模型不仅提高了文本分类的正确率,而且提高了文本分类的效率。     

改进布谷鸟搜索SVM在财务风险评估中的应用

针对一种新型智能进化算法--布谷鸟搜索算法提出了基于多群体并行搜索和自适应步长的改进方法。将改进后的方法引入支持向量机参数优化中,提出了基于改进后布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型参数的方法并将其应用于上市公司财务风险评估中,有效提高了财务风险模型的分类性能。仿真结果发现：改进的布谷鸟搜索算法用于优化支持向量机参数不仅有效提高了上市公司季度财务数据分类预测精度,而且相较改进之前的布谷鸟搜索算法、遗传算法和粒子群算法具有更快的收敛速度和稳定性。     

组合核函数相关向量机的网络安全态势预测

为了提高网络安全态势的预测精度,针对单一核函数的局限性,提出一种组合核函数相关向量机的网络安全态势预测模型。首先对网络安全态势时间序列进行重新构造,得到相关向量机的学习样本,然后采用多项式和高斯核函数构建组合核函数,并采用组合核函数相关向量机对网络安全态势样本进行学习,建立网络安全态势预测模型,最后对网络安全态势预测性能进行测试。实验结果表明,相对于单一核函数相关向量机以及其它网络安全态势预测模型,组合核函数相关向量机提高了网络安全态势的预测准确性,可以满足网络安全态势预测的实际应用需求     

基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法

为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后,使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力。实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。