基于ACO-LSSVM的网络流量预测

为了提高了网络流量的预测精度,提出一种蚁群算法（ACO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数的网络流量预测算法（ACO-LSSVM）。将LSSVM算法参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到算法的最优参数,建立了基于ACO-LSSVM的网络流量预测模型。仿真结果表明,相对其他网络流量预测算法,ACO-LSSVM算法提高了网络流量预测精度,更能准确地描述网络流量变化规律。     

一种新的基于GCS．SVM的网络流量预测模型

针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型（GCS．SVM）。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。     

自回归与神经网络组合的网络流量预测模型

网络流量具有时变性和非线性,单一预测方法难以准确描述网络流量变化规律,为提高网络流量预测准确率,提出一种网络流量组合预测模型(ARIMA-BPNN);首先采用ARIMA对网络流量进行预测,然后采用BPNN对网络流量非线性变化规律进行预测,且遗传算法优化BPNN初始权值,最后将两者预测结果作为BPNN输入进行二次预测,得到ARIMA-BPNN预测结果;仿真实验结果表明,相对于ARIMA、BPNN,ARIMA-BPNN提高网络流量预测精度,在网络管理中有着广泛的应用前景。     

一种参数联合优化的网络流量非线性预测模型

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和神经网络参数间的相互联系,提出一种参数联合优化的网络流量非线性预测模型。将相空间重构和预测模型参数作为粒子群优化算法的粒子,网络流量预测精度作为粒子适应度函数,通过粒子之间相互协作获得全局最优参数,根据最优参数建立最优网络流量非线性预测模型,通过网络流量实例对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,参数联合优化方法大幅度提高了网络流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,利用相空间重构的两个关键参数-延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的相互联系,提出一种延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测模型。该模型以最小二乘支持向量机作为网络流量预测算法,根据网络流量预测结果优劣评价指选择最优[τ]和[m]值,建立单步、多步网络流量预测模型,并通过仿真实验对模型的性能进行分析。结果表明,模型可以准确选择出最优嵌入维数和延迟时间,显著提高了网络流量的预测精度,预测结果明显优于独立优化[τ]和[m]以及传统联合优化[τ]和[m]的网络流量预测模型。     

基于蚁群算法优化反向传播神经网络的软件质量预测

针对基于反向传播神经网络（BPNN）的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测（SQP-ACO-BPNN）方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化（ACO）算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。     

改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型

网络流量建模预测是网络管理和安全预警的基础。为了提高网络流量的预测精度,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(MCS-SVM)。首先将一维网络流量时间序列重构成多维时间序列;然后将支持向量机参数看作一个鸟巢位置,通过模拟布谷种群寄生繁衍机制找到最优参数;最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并通过仿真实验对MCSSVM的性能进行测试。仿真结果表明,相对于参比模型,MCS-SVM提高了网络流量的预测精度,更加准确地刻画了网络流量复杂变化趋势,为具有混沌性网络流量预测提供了一种新的研究工具。     

基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于相空间重构双参数联合估计的网络流量预测模型.首先采用极限学习机作为网络流量预测算法,然后预测结果优劣指选择相空间重构参数,最后建立单步、多步的网络流量预测模型,并通过仿真实验对其性能进行分析.结果表明,论文模型可以准确获得最优相空间重构参数,显著提高网络流量的预测精度,预测结果明显优于对比模型.     

蚁群算法在需水预测模型参数优化中的应用

为了解决投影寻踪（PP）需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁群算法的投影寻踪需水预测模型参数优化进行了实例仿真。对基于改进蚁群算法的预测精度与基于人工免疫算法（AIA）和BP神经网络的模型(BPANN)参数优化结果分别进行了比较,实验结果表明：1）这三种算法的拟合精度相对误差绝对值分别小于2%、10%和10%;2）预测精度相对误差绝对值分别小于6%、11%和12%;3）改进蚁群算法能收敛到全局最优解,收敛速度较快。因此,改进蚁群算法的投影寻踪需水预测结果明显优于人工免疫算法和BP神经网络。该方法可推广到其他类似的高维非线性问题上。     

基于蚁群算法优化回声状态网络的研究

针对输出权值采用最小二乘法的回声状态网络(ESN),在随机选取输入权值和隐层神经元阈值时,存在收敛速度慢、预测精度不稳定等问题,提出了基于蚁群算法优化回声状态网络(ACO-ESN)的算法。该算法将优化回声状态网络的初始输入权值、隐层神经元阈值问题转化为蚁群算法中蚂蚁寻找最佳路径的问题,输出权值采用最小二乘法计算,通过蚁群算法的更新、变异、遗传等操作训练回声状态网络,选择出使回声状态网络预测误差最小的输入权值和阈值,从而提高其预测性能。将ACO-ESN与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM等神经网络的仿真结果进行对比,结果验证经过蚁群算法优化的回声状态网络加快了其收敛速度,改善了其预测性能,并增强了隐层神经元的敏感度。     

改进蚁群算法的配电网网架优化规划方法

利用改进蚁群算法对配电网络进行规划,将该算法应用到辐射型配电网络中。在己知各配电变电站供电范围的基础上,利用蚁群算法特有的路径寻优功能进行配电网布局,并处理蚂蚁留下的信息素,以方便地求得配电网络规划问题的最优或近似最优解。通过具体的算例证明,改进的蚁群算法具有更优的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度。     

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。     

Cooperation and profit allocation in two-echelon logistics joint distribution network optimization

Collaborative two-echelon logistics joint distribution network can be organized through a negotiation process via logistics service providers or participants existing in the logistics system, which can effectively reduce the crisscross transportation phenomenon and improve the efficiency of the urban freight transportation system. This study establishes a linear optimization model to minimize the total cost of two-echelon logistics joint distribution network. An improved ant colony optimization algorithm integrated with genetic algorithm is presented to serve customer clustering units and resolve the model formulation by assigning logistics facilities. A two-dimensional colony encoding method is adopted to generate the initial ant colonies. Improved ant colony optimization combines the merits of ant colony optimization algorithm and genetic algorithm with both global and local search capabilities. Finally, an improved Shapley value model based on cooperative game theory and a cooperative mechanism strategy are presented to obtain the optimal profit allocation scheme and sequential coalitions respectively in two-echelon logistics joint distribution network. An empirical study in Guiyang City, China, reveals that the improved ant colony optimization algorithm is superior to the other three methods in terms of the total cost. The improved Shapley value model and monotonic path selection strategy are applied to calculate the best sequential coalition selection strategy. The proposed cooperation and profit allocation approaches provide an effective paradigm for logistics companies to share benefit, achieve win–win situations through the horizontal cooperation, and improve the negotiation power for logistics network optimization.     

基于混沌搜索的人工蜂群优化神经网络交通流预测方法

为了提高长时交通流的预测精度,提出一种改进的人工蜂群优化BP神经网络分时段预测交通流的方法。利用Tent混沌映射采蜜蜂放弃的新解,实现具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后优化BP神经网络的权值和阈值,最终训练BP神经网络以求得最优值。利用该预测方法对合肥市黄天路全天的交通流分时段预测,实现了对长时交通流的准确预测,与传统的人工蜂群优化BP神经网络预测对比,能有效改善预测精度,降低预测误差。     

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。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

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。