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改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测
被引量：
11
1
作者
黄国权
尤新华
《激光杂志》
北大核心
2015年第3期96-99,共4页
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相...
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。
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关键词
网络流量
粒子群优化算法
混沌理论
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测
被引量：
11
1
作者
黄国权
尤新华
机构
广东药
学院
医药信息工程
学院
湖北大学知行学院计科系
出处
《激光杂志》
北大核心
2015年第3期96-99,共4页
文摘
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。
关键词
网络流量
粒子群优化算法
混沌理论
最小二乘支持向量机
Keywords
network traffic
chaotic theory
particle swarm optimization algorithm
least squares support vector machine
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测
黄国权
尤新华
《激光杂志》
北大核心
2015
11
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