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。     

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.     

延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,利用相空间重构的两个关键参数-延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的相互联系,提出一种延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测模型。该模型以最小二乘支持向量机作为网络流量预测算法,根据网络流量预测结果优劣评价指选择最优[τ]和[m]值,建立单步、多步网络流量预测模型,并通过仿真实验对模型的性能进行分析。结果表明,模型可以准确选择出最优嵌入维数和延迟时间,显著提高了网络流量的预测精度,预测结果明显优于独立优化[τ]和[m]以及传统联合优化[τ]和[m]的网络流量预测模型。     

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.     

网络流量预测的组合方法研究

网络流量是一种典型的时间序列数据,具有很强的滞后性和后效性。针对当前滞后阶数确定方法存在局部最优,耗时长等缺陷,提出一种网络流量组合预测方法(GS-GA-LSSVM)。首先采用地统计学(GS)快速确定网络流量的最优滞后阶数,然后根据滞后阶数对网络流量进行重构,最后采用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机LSSVM(least square support vector machine)对网络流量进行建模预测。仿真结果表明,GS-GA-LSSVM对网络流量的预测精度优于参比模型,更能反映网络流量复杂的动态变化规律。     

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。     

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.     

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。     

混沌理论和LSSVM相结合的网络流量预测

为提高网络流量的预测精度,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机相结合的网络流量预测方法。采用相空间重构对网络流量时间序列进行重构,恢复网络流量的演化轨迹,采用非线性预测能力强的最小二乘支持向量机对网络流量时间序列进行训练建模,采用混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,从而获得最优网络流量预测模型。用实际网络流量数据对该算法有效性进行验证,结果表明该方法能够很好刻画网络流量的变化趋势,提高了网络流量的预测精度,预测性能优于传统的预测方法。     

最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法

目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L₂（R）（平方可积空间）子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。     

改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法（MCS）优化混合核最小二支持向量机（LSSVM）的卷烟销售量预测模型（MCS-LSSVM）。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。     

基于FCM-LSSVM网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测准确性,针对训练样本选取问题,提出一种训练样本选择的最小二乘支持向量机网络流量预测模型（FCM-LSSVM）。采用模糊均值聚类算法对网络充量数据进行了聚类分析,消除其中的孤立样本点,构建最小二乘支持向量机的训练集,然后将训练集输入到最小二乘支持向量机进行了学习,并采用人工蜂群算法对模型参数进行了优化,最后建立建立网络流量预测模型,并采用仿真实验对模型性能测试。仿真结果表明,相对于其他网络流量预测模型,FCM-LSSVM不仅提高了网络流量的预测精度,而且建模速度得以提高,获得了更加理想的网强流量预测结果。     

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。     

基于组合模型的网络流量预测

网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型（ARIMA-LSSVM）。采用ARIMA对网络流量进行预测,捕捉其周期性变化趋势,采用LSSVM对网络流量非线性变化趋势进行预测,同时采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,采用LSSVM两种预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明,相对于单一网络流量预测模型,ARIMA-LSSVM提高网络流量预测精度,更能全面刻画网络流量变化趋势。     

基于无约束优化的最小二乘支撑向量机

为了解决最小二乘支撑向量机（LSSVM）优化问题需要耗费大量时间的问题,提出了利用牛顿优化法来解决LSSVM优化问题的方法（称为Newton-LSSVM）。首先把LSSVM优化问题转化为无约束化优化问题的形式,然后再采用牛顿优化法来迭代求解。实验结果表明,该方法在大幅度减少LSSVM算法的训练时间开销的同时,能够获得与采用传统优化方式求解LSSVM优化问题一样的泛化能力。     

基于最小二乘支持向量机的预测控制

最小二乘支持向量机（LS—SVM）方法克服了经典二次规划方法求解支持向量机的维数灾问题。适合于大样本的学习。提出一种新的基于LS—SVM模型的预测控制结构,对一典型非线性系统-连续搅拌槽反应器（CSTR）的仿真表明,该控制方案表现出优良的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

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。