改进的最小二乘支持向量机在入侵检测系统中的应用

介绍最小二乘支持向量机的基本原理论．提出基于最小二乘支持向量机的网络入侵检测系统模型。由于计算经验风险的损失函数为二次函数形式．LSSVM丧失了标准支持向量机的稀疏性,为使LSSVM具有稀疏性,从统计分析的角度出发,应用主成分分析的方法,对样本集进行特征提取,消除变量间的相关性。选取训练样本中分类作用最大的若干样本个体作为支持向量,并将非支持向量上的分类信息转移至支持向量上．提出新的LSSVM稀疏化算法——基于主成分分析的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,由此构建的稀疏LSSVM分类器保持了支持向量机的良好分类性能．而稀疏率相对高,其支持向量数甚至少与标准支持向量机,明显提高了LSSVM的分类效率和实时性。     

基于LSSVM的VVP推力系数预报

针对神经网络存在结构较难确定、训练易陷入局部最优以及容易过学习等问题和标准SVM训练速度较慢等问题,提出最小二乘支持向量机算法,最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)具有比其他非线性函数逼近方法具有更强的泛化能力;并且LS-SVM采用径向基核函数,得到LSSVM模型的待定参数比标准支持向量机少,仅为2个.将最小二乘支持...     

最优训练样本子集的LSSVM网络流量预测

训练样本选取对最小二乘支持向量机(LSSVM)的泛化能力有较大影响,为了提高网络流量预测精度,提出一种最优训练样本子集的LSSVM网络流量预测模型(IFCM-LSSVM)。首先采用密度方法识别和剔除网络流量数据中的孤立点,消除孤立点对模糊均值聚类(FCM)聚类结果的不利影响;然后采用FCM算法对处理后网络流量数据进行聚类,并根据预测点输入向量与聚类中心的最小距离选择最优训练集,加强训练集规律性,减少LSSVM对训练集的依赖性;最后采用非线性预测能力强的LSSVM对训练集进行学习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,相对于对比模型,IFCM-LSSVM提高了网络流量的预测精度,加快了模型的训练速度,预测结果更加稳定、可靠。     

最小二乘支持向量机分类的稀疏化方法研究

最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数。实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度。     

一种LS-SVM在线式短时交通流预测方法

针对最小二乘支持向量机用于短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,结合短交通流观测数据的特点,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测算法。通过改进最小二乘支持向量机模型结构风险形式,消除了模型中的偏置项,从而简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通过线性运算即可求得由训练样本集的更新而引起Lagrange乘子的变化量,进而完成预测模型的在线更新。仿真结果表明,相对于已有算法,所提算法在保证预测精度的条件下,具有更低的计算复杂度,能够将在线模型更新时间平均降低了约62.64%。     

融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型及其应用

为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题,融合数据样本中的先验知识,提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练的过程中,考虑样本的噪声分布信息。为了区分有效样本和噪声,研究了基于样本紧密度的策略。运用该策略和噪声分布模型,可自动生成相应样本的模糊隶属度。该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力以及处理含有噪声或孤立点样本的灵活性。将提出的方法运用于润滑油精制生产过程的故障诊断。实验结果表明,该方法具有很好的分类精度和鲁棒性。     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机(Least square Support Vectormachine.LSSVM)相结合的电力系统短期负荷预测方法.考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度.利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于递归约简的在线自适应最小二乘支持向量回归机

鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时, 模型跟踪精度不高, 支持向量不够稀疏, 结合迭代策略和约简技术, 提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机. 该方法考虑新增样本与历史数据共同作用对现有模型产生的约束影响, 寻求对目标函数贡献最大的样本作为新增支持向量, 实现了支持向量稀疏化, 提高了在线预测精度与速度. 仿真对比分析表明该方法可行有效, 较传统方法回归精度高且所需支持向量数目最少.     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vectorma—chine,LSSVM）相结合的电力系统短期负荷预测方法。考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度。利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于PSO和LSSVM的生化过程建模研究

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题.提出利用具有较强的全局搜索能力的粒子群(PSO)优化算法.对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数.利用参数优化调整后得到的具有较优拟合预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明,该方法能使模型取得较好的预测效果.     

基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测

为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。     

多元宇宙优化算法优化WLSSVM的网络流量预测

高精度网络流量预测可以帮助管理人员了解网络流量变化态势,提高网络系统的稳定性,为了降低网络流量预测的误差,提出了基于多元宇宙优化算法优化加权最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先采用网络流量历史数据,将其作为加权最小二乘支持向量机的输入向量,然后利用多元宇宙优化算法对加权最小二乘支持向量机参数寻优,从而得到最优的网络流量预测模型,最后采用具体网络流量预测应用实例对模型性能进行测试与分析,结果表明本模型可以准确描述网络流量的变化规律,预测误差很小,完全能够满足网络管理实际要求,相对于其他预测模型,本模型的网络流量预测精度得到了有效提高。     

基于CPSO-LSSVM的网络入侵检测

为提高网络入侵检测效果,提出一种结合混沌粒子群优化（CPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的网络入侵检测模型。将网络特征和LSSVM参数编码成二进制粒子,根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找到最优特征子集和LSSVM参数,同时引入混沌机制保证粒子群的多样性,防止早熟现象的出现,从而建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集进行性能测试,结果表明,该模型不仅能获得最优特征子集和LSSVM参数,而且提高了入侵检测速度和正确率,降低了入侵检测误报率和漏报率。     

基于模糊最小二乘支持向量机的软测量建模

将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机,提出一种基于支持向量数据域描述的模蝴隶属度函数模型,将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间;然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度．该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力,尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况．将提出的方法用于催化裂化分馏塔轻柴油凝固点的软测量建模,仿真结果表明,该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度．     

基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型

针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型.模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再对聚类后得到的子类按输出样本集进行二次聚类操作,分别得到局部模型数目和各局部模型综合加权输出计算结果.实验结果表明,并行最小二乘支持向量机回归模型具有较好的加速比和可扩展性.     

变异粒子群优化最小二乘支持向量机的网络流量预测

针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。     

氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选

针对预测氧化铝返料成分时间序列的最小二乘支持向量机LSSVM模型,为提高模型预测精度,首先采用相对误差改进LSSVM的优化泛函,推出新型的LSSVM模型;接着,采用新颖的汉默斯里序列抽样技术HSS在SVM模型参数空间中均匀地抽取出初始的参数向量;最后通过鲍成尔( Powell)优化算法并行求得全局最优模型参数.通过实际...     

一种快速最小二乘支持向量机分类算法

最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解。实验结果显示,新算法的训练速度确实较快。     

基于核岭回归估计器的常压塔航煤干点推断控制

提出了一种基于核岭回归推断估计器的新型推断控制策略，来实现常压塔航煤干点的在线检测和控制.首先，对支持向量机与最小二乘支持向量机回归算法进行了分析，并提出一种直接优化核岭回归算法.其次，通过采集的二次变量数据和化验数据，用核岭回归方法建立了航煤干点的估计器模型．最后进行了仿真，结果表明，在相同样本集下，与支持向量机、RBF网络模型比较，所提建模方法调节参数少，预测精度高．     

基于LS-SVM的船舶航向模型预测控制

针对船舶动态性能具有较强的非线性、大惯性及时变性的特点,采用具有RBF核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM),利用其可以任意逼近非线性模型的良好特性实现对船舶模型有效辨识,得到船舶航向控制系统的非线性逼近模型,并将其与模型预测控制方法相结合,将最小二乘支持向量机辨识得到的系统模型作为预测模型,并将系统模型进行线性化并用线性预测控制方法求得解析的控制律,实现对船舶航向的预测控制,达到良好航向保持目的。仿真结果表明,最小二乘支持向量机降低了计算复杂度,且有较快计算速度,在小样本情况下具有良好的泛化能力;基于最小二乘支持向量机的船舶航向预测控制系统对外界干扰及模型参数摄动均具有较好的适应能力以及良好的控制性能。