-
题名支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用
被引量：13
- 1
-
-
作者
夏国恩
曾绍华
金炜东
-
机构
西南交通大学经济管理学院
重庆大学自动化学院
西南交通大学电气工程学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第10期180-182,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(70450001)
电子对抗技术预研基金项目(NEWL51435QT220401)
-
文摘
针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用ε支持向量回归机(-εSVR)对铁路客运量时间序列进行预测。分析-εSVR原理,对1980—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列SVR预测模型,并进行仿真试验。对比分析-εSVR与标准的BP人工神经网络预测结果,证明-εSVR预测结果更准确、精度更高。
-
关键词
铁路客运量
ε支持向量回归机
人工神经网络
时间序列预测
-
Keywords
Railway Passenger Traffic Volume
ε Support Vector Regression （ε-SVR）
Artificial Neural Network （ANN）
Time Serial Prediction
-
分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名利用支持向量回归机设计IDS的检测算法
被引量：6
- 2
-
-
作者
张家超
-
机构
连云港职业技术学院信息工程学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期609-611,共3页
-
基金
江苏省教育厅资助项目(2005-290)
江苏省教科院资助项目(2005-R-196)
-
文摘
为提高网络入侵检测系统中检测算法的分类精度,降低训练样本及学习时间,提出一种新的基于支持向量回归机的检测算法。算法首先归一化处理训练样本数据,然后精确调节松弛惩罚因子,最后使用KDDCUP1999数据集进行仿真实验,结果表明本算法可以提高入侵检测的准确性和有效性,并能够降低误报率。
-
关键词
网络安全
入侵检测
ε支持向量回归机
算法设计
-
Keywords
network security
intrusion detection
e Support Vector Regression （e-SVR） machine
algorithm design
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
