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基于改进灰狼优化算法的网络流量预测模型
被引量：
24
1
作者
龙震岳
艾解清
+2 位作者
邹洪
陈晓江
魏理豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1845-1848,共4页
针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN)。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子...
针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN)。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子序列通过CCGWO-ELMAN神经网络优化模型进行单步或多步预测处理,然后重构并叠加各预测值,得到未来短时间段内的网络流量值。实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性,并能掌握网络流量时间序列的变化规律。
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关键词
网络流量预测
小波包分解
灰狼
横纵多维混沌
寻优
算法
ELMAN神经网络
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职称材料
改进GWO优化SVM的服务器性能预测
被引量：
8
2
作者
李建民
陈慧
+1 位作者
杨冬芹
林振荣
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3099-3105,3163,共8页
为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼...
为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼寻优算法初始种群的最优值,克服GWO的初始种群随机生成的局限性,使GWO具有更加良好的寻优能力,获取SVM算法的参数组合C和γ的最优解。实验结果表明,相比于传统的SVM、ABCSVM、GWOSVM模型,DEGWOSVM预测模型具有较高的预测精度、良好的稳定性和泛化能力。
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关键词
支持向量机
灰狼寻优算法
差分进化
算法
服务器性能
预测模型
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职称材料
基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
被引量：
35
3
作者
杨茂白
玉莹
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期177-183,共7页
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率...
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
多位置数值天气预报
随机森林
风电功率预测
灰狼寻优算法
门控循环单元
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职称材料
题名
基于改进灰狼优化算法的网络流量预测模型
被引量：
24
1
作者
龙震岳
艾解清
邹洪
陈晓江
魏理豪
机构
广东电网有限责任公司信息中心
广东电网公司信息化评测实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1845-1848,共4页
文摘
针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN)。网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子序列通过CCGWO-ELMAN神经网络优化模型进行单步或多步预测处理,然后重构并叠加各预测值,得到未来短时间段内的网络流量值。实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性,并能掌握网络流量时间序列的变化规律。
关键词
网络流量预测
小波包分解
灰狼
横纵多维混沌
寻优
算法
ELMAN神经网络
Keywords
network traffic prediction
wavelet packet decomposition
grey wolf optimizer based on crisscross chaotic operator
Elman neural network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
改进GWO优化SVM的服务器性能预测
被引量：
8
2
作者
李建民
陈慧
杨冬芹
林振荣
机构
南昌大学信息工程学院
江西工业职业技术学院电子信息工程分院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3099-3105,3163,共8页
基金
江西省科技支撑计划重点基金项目(20151BBE50057)
文摘
为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼寻优算法初始种群的最优值,克服GWO的初始种群随机生成的局限性,使GWO具有更加良好的寻优能力,获取SVM算法的参数组合C和γ的最优解。实验结果表明,相比于传统的SVM、ABCSVM、GWOSVM模型,DEGWOSVM预测模型具有较高的预测精度、良好的稳定性和泛化能力。
关键词
支持向量机
灰狼寻优算法
差分进化
算法
服务器性能
预测模型
Keywords
support vector machine(SVM)
gray wolf optimization(GWO)algorithm
differential evolution(DE)algorithm
server performance
prediction model
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
被引量：
35
3
作者
杨茂白
玉莹
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期177-183,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200)。
文摘
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词
多位置数值天气预报
随机森林
风电功率预测
灰狼寻优算法
门控循环单元
Keywords
multi-location numerical weather prediction(NWP)
random forest
wind power prediction
gray wolf optimization algorithm
gated recurrent unit(GRU)
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进灰狼优化算法的网络流量预测模型
龙震岳
艾解清
邹洪
陈晓江
魏理豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
24
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进GWO优化SVM的服务器性能预测
李建民
陈慧
杨冬芹
林振荣
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
杨茂白
玉莹
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
35
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