改进粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测

网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支持向量机相融合的网络入侵检测模型(IPSO-SVM).首先将网络入侵检测率作为目标函数,支持向量机参数作为约束条件建立数学模型,然后采用改进粒子群算法找到支持向量机参数,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在Matlab 2012平台上采用KDD 999数据进行验证性实验.结果表明,IPSO-SVM解决了分类器参数优化难题,获得更优的网络入侵分类器,提高网络入侵检测率,虚警率和漏报率大幅度下降.     

改进PSO的SVM回归模型及在气温预测中的应用

兰州市气温是一个非平稳序列,具有典型噪声大、不稳定的特征,气温变化越大,越不稳定.为了能够提高支持向量机在气温预测中的预测精度、强化泛化能力和降低参数选择的灵敏度.本文提出了改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization, IPSO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的气温预测模型.首先在粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)中引入了自适应惯性权重以提高PSO算法的全局寻优能力和局部开发能力,其次利用改进的IPSO算法优化SVM的惩罚因子和核函数参数,将优化后的模型(IPSO-SVM)应用于气温预测中.以兰州地面观测站点实际数据作为样本数据,运用Matlab实验工具进行训练和预测,实验结果表明,本文IPSO-SVM模型相比于BP, SVM, GRID-SVM, GWO-SVM, ABC-SVM, ACO-SVM模型具有更强的泛化能力,更好的拟合度,可以更加准确地预测气温的变化,进一步验证了该模型在气温预测方面的可行性.     

改进粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回...     

基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。      

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究

论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。     

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数.为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法.对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM.实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10-3,提高了预测精度.     

基于PSO优化的SVM预测应用研究*

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。     

基于PSO和SVM的发酵过程建模与优化控制

针对微生物发酵过程的建模与优化控制问题,利用支持向量机理论进行发酵过程的建模,并提出采用粒子群优化算法对支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整.仿真结果表明参数优化调整后得到的模型能取得更好的预测效果.同时基于此模型,在补料分批发酵控制过程中采用粒子群优化算法对补料速率进行优化控制,仿真结果表明,该方法能够提高最终的产物合成量.     

基于IPOS-SVM的大学生出行方式识别研究

依据在校大学生的出行特征,确定7种出行特征变量,选择大学生的常用6种出行方式(步行、自行车、电动车、校园公交、公交车和出租车)。利用改进粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)对选择的出行方式进行识别,使用IPSO来优化SVM的参数,给出大学生出行识别方法。实验结果表明,该方法平均识别精度为94.22%,在大学生出行方式识别精度方面优于BP神经网络、决策树、支持向量机和粒子群优化支持向量机。     

Tax forecasting theory and model based on SVM optimized by PSO

The construction of tax forecasting model is difficult due to its uncertain, non-linear, dynamic and complicated characteristics. It is difficult to describe the non-linear characteristics of tax forecasting by traditional methods. In the study, the novel forecasting method based on the combination of support vector machine (SVM) and particle swarm optimization (PSO) is proposed to the tax forecasting. The non-linear relationship in tax forecasting is efficiently represented by support vector machine, and particle swarm optimization is used to select the training parameters of support vector machine. The tax forecasting model is constructed by support vector machine optimized by particle swarm optimization (PSVM) on the basis of research for the proposed forecasting model. The tax forecasting cases are used to testify the forecasting performance of the proposed model. The experimental results demonstrate that the proposed PSVM model has good forecasting performance.     

一种基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患。为了提高网络入侵检测的准确性,首先对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行了改进,然后利用改进的PSO算法(IPSO算法)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行了优化,并在此基础上设计了一种新型的基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,相比于经典的SVM和PSO-SVM算法,IPSO-SVM算法不仅 明显改善了网络训练的收敛速度,而且其网络入侵检测的正确率分别提高了7.78%和4.74%,误报率分别降低了3.37%和1.19%,漏报率分别降低了1.46%和0.66%。     

基于粒子群优化的支持向量机在瓦斯浓度预测中的应用研究

为了准确预测煤矿瓦斯浓度,基于从芦岭煤矿KJ98监控系统中提取的生产现场瓦斯浓度时间序列数据,对基于粒子群优化的支持向量机理论在瓦斯浓度短期预测中的应用进行了研究。首先对瓦斯浓度时间序列进行小波软阈值去噪和相空间重构等预处理,然后采用粒子群优化算法对支持向量机的惩罚因子、损失函数、核函数参数进行了优化,并基于最优参数建立了瓦斯浓度预测的支持向量机模型。仿真结果表明,采用粒子群优化的支持向量机理论进行煤矿瓦斯浓度预测,极大地提高了预测的准确性和精确度;误差分析结果表明,该方法预测结果的误差很小,且测试样本越小,误差越小。     

多阶灰色支持向量机集成预测模型研究

对灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM预测模型进行分析,提出了多阶灰色支持向量机集成预测模型Dm_GM(1,1)-SVM。通过多阶缓冲算子改进灰色预测模型的预测精度,对最终预测值的各个相关指标进行预测;同时,采用粒子群优化算法对支持向量机模型进行径向基核参数和惩罚参数寻优,得到最佳参数对(c,g),从而确定支持向量机的最佳回归模型;最后将各指标预测值作为支持向量机模型的输入,依据预测模型和预测模型的输入值求得预测结果。实验实例表明,多阶灰色支持向量机集成模型和传统的预测模型相比,在本例中预测精度更高,说明多阶灰色预测模型和支持向量机模型相结合在解决实际预测问题中具有实用价值。     

基于二阶粒子群优化的支持向量机回归在炉龄预测中的应用

针对钢铁企业对炉龄预测精度要求高的特点,提出了基于二阶粒子群优化的支持向量机的炉龄预测方法。利用粒子群智能算法优化支持向量机的回归参数,可以避免按经验选取输入参数的盲目性,能有效地提高预测速度和精度。实例仿真结果表明用该方法对炉龄预测具有很高的精确度,远优于BP神经网络的预测结果。     

鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型（BFPSO-SVM）。基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构;将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入“鲶鱼效应”,克服基本粒子群算法的缺点;根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要。     

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．