小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型

研究短交通流量预测问题,短时交通流量数据中含有大量噪声,对预测精度产生不利影响,为了提高短交通流量预测精度,提出一种小波消噪的神经网络短时交通流量预测模型。首先采用小波技术对短时交通流量数据进行消噪处理,然后采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,最后采用BP神经网络建立短时交通流量预测模型。仿真结果表明,与消噪前比,消噪后模型的预测精度有了较显著提高,其预测误差远远小于消噪前,预测结果更具实用价格。     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

融合模拟退火算法的神经网络流量预测研究

为了提高网络流量预测的精度,针对BP网收敛极易陷入局部极小点的缺陷,引入模拟退火算法思想优化小波包神经网络,对网络流量数据的时间序列进行建模预测。先将原始网络流量序列进行小波包消噪,将消噪后的序列作为融合模拟退火思想的小波包神经网络的输入,待预测序列作为输出。通过消噪后的前N天的流量序列,预测出后M天流量序列。仿真实验结果表明,与直接利用小波神经网络预测的模型比较,融合了模拟退火算法思想的小波包神经网络具有更好的预测能力。     

网络流量预测的建模与仿真研究

研究网络流量准确预测问题,网络流量变化是一种具有时变性、多尺度和突发性的非线性系统,由于传统时间序列预测方法很难揭示内在变化规律,导致网络流量的预测精度比较低.为了提高网络流量的预测精度,提出一种小波分析BP神经网络的网络流量预测模型.模型首先通过小波分析对网络流量进行分解,得到网络流量信号的近似和细节部分,然后进行重构提取多尺度特征,最后将重构的网络流量数据输入到BP神经网络,利用BP神经网络的非线性能力对网络流量进行训练、建模并预测.仿真结果表明,小波神经网络方法提高了网络流量预测精度,是一种有效实用的网络流量预测方法.     

遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(GA-BPNN)。首先采集网络流量数据,并进行相应预处理,然后将网络流量训练样本输入到BP神经网络进行学习,并采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后采用建立的网络流量预测模型对网络流量测试集进行预测,并通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,GA-BPNN提高了网络流量的预测精度,获得比较理想的网络流量预测结果。     

粒子群算法优化相空间重构参数的网络流量预测模型

在网络流量预测过程中,相空间重构参数是影响预测性能的重要方面,传统参数分开优化,为了提高网络流量的预测精度,提出一种粒子群算法优化相空间重构参数的网络流量预测模型(PSO-BPNN);首先将BP神经网络作为学习算法,然后采用粒子群算法对相空间重构参数——延迟时间和嵌入维进行联合优化,并重构网络流量序列,最后以小波BP神经网络建立最优络流量预测模型,并采用仿真实验对模型性能进行分析,结果表明,PSO-BPNN提高了网络流量的预测精度。     

一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测

分析和研究网络流量的预测,对于网络信息安全和网络资源管理具有重要的意义。为了更有效、准确地对网络流量进行预测,提出一种GA-PSO算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。首先采用BP神经网络建立网络流量预测模型,然后用GAPSO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后利用网络流量的历史数据进行仿真实验。实验结果表明,经过GA-PSO算法优化后的BP神经网络模型能加快神经网络的收敛速度,提高网络流量的预测精度。     

基于小波降噪和改进免疫优化的BP模型网络流量预测

为了实现大规模复杂网络的流量预测,并改善传统BP网络预测模型存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于小波降噪和改进人工免疫优化BP神经网络的网络流量模型;首先,描述了网络流量预测的基本原理;然后,采用小波包降噪法对网络流量原始采样序列进行降噪处理,在此基础上定义了采用BP网络进行网络流量预测的算法,在确定了神经网络的结构后,采用训练数据和改进的人工免疫优化算法对BP网络中的参数即权值和阀值进行优化,从而得到最终的BP网络流量预测模型;最后,采用1 800组样本中的1 200组训练数据对网络进行训练后得到最终的BP网络模型,再采用剩余的600组测试数据进行流量预测;实验结果证明结合人工免疫算法和BP网络的网络流量预测模型能实现大规模复杂网络的流量预测,且较传统方法相比,具有收敛速度快、训练时间短和预测精度高的优点。     

基于小波阈值和BPNN的冷轧煤气消耗预测

为实现钢铁企业冷轧煤气消耗量的精准预测，提出了一种基于小波阈值和BP神经网络（BPNN）的预测模型。利用小波阈值对煤气消耗数据进行去噪预处理，筛选出合理数据，采用BP神经网络预测煤气消耗量。实验结果表明，与其他方法相比，小波阈值和BPNN模型的预测精度更高，为钢铁企业煤气合理调度、减少排放及提高能源利用率提供有力支撑。     

CPSO算法优化神经网络重构的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。     

一种基于小波和神经网络的短时交通流量预测

针对实际交通流变化的不稳定性和复杂性的特点,应用交通流预测模型获取更准确的交通流信息,是智能交通领域的一个研究热点。提出一种基于小波分析与神经网络结合的预测模型。模型主要思想是通过小波多分辨率分析和Mallat算法对原始交通流数据进行平滑降噪处理,处理过程选用db10小波和软阈值去噪函数使得交通流曲线更加平滑稳定,更能真实反映交通流的真实情况;再采用激活函数为Tan-Sigmoid,训练函数为trainlm,各层神经元节点数为1-12-1的三层BP神经网络对消噪后的交通流数据进行训练,用训练好的预测模型对实际交通流信息进行预测,最后获取准确的交通流信息。实验结果表明,采用小波分析与BP神经网络结合的方法得到的预测结果平均相对误差为0.03%,最大相对误差为0.39,拟合度(EC)达到0.96。仅使用BP神经网络预测模型对交通流数据进行预测后得到的预测结果的平均相对误差为0.08%,最大相对误差为0.89%;实验对比采用BP神经网络预测模型和卡尔曼滤波、GM(1,1)预测模型对交通流的预测,BP神经网络预测模型的误差指标大大减小,拟合度大大提高,有较好的准确性和可行性,能较准确地反映交通流真实情况。而经过小波去噪与BP神经网络结合的预测模型提高了预测精度,为交通流的实时动态预警提供了更加准确真实的情况。     

基于最优阶次分数阶神经网络的交通流预测

建立基于最优阶次的分数阶神经网络的动态预测模型,给出数据预处理、最优阶次优化和预测算法流程步骤,给定模型预测精确度的性能指标。分数阶神经网络是从时频两方面分析数据,比BP神经网络具有更灵活有效的函数逼近能力;针对短时数据分析,分数阶神经网络局部性与小波神经网络一致具有多分辨力,且有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预测精度。以短时交通流量数据为例进行仿真,与基于小波神经网络和BP神经网络模型的短时交通流量预测仿真比较,分析评价性能指标,结果表明分数阶神经网络最优阶次下可实现灵活快速有效的交通流量动态预测。     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

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。     

小波与神经网络相结合的网络流量预测模型

针对网络流量序列的非线性和多时间尺度特性,提出了一种将小波变换与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型.该模型吸取了小波变换的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,分别使用RBF神经网络和Elman神经网络进行预测,把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果.     

小波神经网络模型的确定性预测及应用

针对神经网络模型预测结果的随机性,构建了一种紧致性小波神经网络工具箱。该方法将小波函数移植到BP网络隐层,并采用一种随机确定状态命令获得确定的预测结果。与编程实现的小波神经网络和BP网络比较,该方法适合于大批量数据训练,对数据样本的适应能力和鲁棒性强,尤其对高频随机时间序列有更好的适应能力,具有预测结果确定及实用性强等特点,可显著提高模型的训练速度、预测精度和预测效率。基于小波包变换和小波神经网络的瓦斯涌出量预测实验证明了所提方法的有效性。     

改进PSO优化神经网络的短时交通流预测

在短时交通流预测中,传统PSO优化神经网络预测模型对逃逸粒子直接取边界值且自身无相应的变异机制,这对于维持粒子群多样性、寻找最优解是不利的。为更进一步提高短时交通流预测精度,将在传统PSO优化BP神经网络的基础上,引入边界变异算子、自变异算子对粒子进行双重变异以优化网络配置参数。用实测的北京二环交通流数据对改进的预测模型进行验证,结果表明该模型更有利于搜寻全局最优解,且寻优时间更短,能有效改善短时交通流预测性能。     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。