布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测

热点话题具有突发性和实时性,负面热点话题会对社会稳定产生不利影响,为了准确刻画热点话题变化趋势,建立一种布谷鸟搜索CS(cuckoo search)算法优化支持向量机(SVM)的热点话题预测模型(CS-SVM)。首先对网络文本进行聚类预处理,并获取热点话题的时间序列;然后利用SVM对时间序列进行建模,并采用CS算法优化SVM参数;最后通过仿真实验对CS-SVM模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM模型可以准确描述热点话题的变化趋势,提高了热点话题的拟合精度和预测精度。     

一种优化支持向量机回归算法的印刷工序损耗值预测方法

针对印刷生产中物料需求计划的损耗值采用经验值的问题,提出一种优化支持向量机回归算法的印刷工序损耗值预测方法。通过皮尔逊相关系数量化特征值选取;采用布谷鸟搜索算法优化支持向量机回归算法的超参数选取,建立损耗预测模型;为验证模型的优越性,分别与不同的特征值选取方案、优化算法、回归算法的模型进行对比。实验结果表明该损耗预测方法具有更高泛化性和预测精度,决定系数、平均绝对百分误差、均方根误差分别为0.995、0.005、1.969,为解决后续相关问题提供了技术支持。     

基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法

针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法.该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)时训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机.实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性.     

基于支持向量机的流量分类方法*

针对现有流量分类方法存在的准确率低、应用范围受限、计算复杂度高等问题,提出使用支持向量机方法来解决流量分类问题。使用公开的人工标注数据集作为训练集和测试集,通过有监督学习构建支持向量机流量分类器。此外,通过实验进一步分析了训练集大小、核函数、惩罚因子等因素对支持向量机分类性能的影响。实验结果表明支持向量机分类器可以达到98%以上的流分类准确率。     

基于蚁群优化支持向量机的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型(ACO-SVM)。将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来搜索最优解。仿真结果表明,ACO-SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测。     

混沌一支持向量机回归在流量预测中的应用研究

为了提高流量预测准确性,将混沌理论和支持向量机回归应用于网络流量预测.采用相空间重构理论计算实际流量的延时、嵌入维数和Lyapunov指数,证实网络流量存在混沌现象;据此建立混沌-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对实际网络流量教据进行预测.结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于BP神经网络方法,该方法具有更好的预测精度.     

改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测

工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.     

基于混沌类电磁算法优化支持向量机的短期负荷预测

短期负荷预测准确性对于电网态势感知和电网策略具有十分重要的意义。提出一种基于混沌类电磁学（CEM）优化支持向量机的短期负荷预测方法,该方法利用聚类思想判断数据质量并进行相关数据预处理工作。建立支持向量机的短期负荷预测模型,针对传统支持向量机参数选择困难问题,引入混沌类电磁学算法优化参数,提高算法收敛效率和寻优能力。仿真结果表明：所提算法较传统支持向量机算法和粒子群-支持向量机算法（PSO-SVM）收敛速度更快,寻优能力更强,适用于短期负荷预测。     

基于支持向量机的分类预测算法研究

分类预测是数据挖掘、机器学习和模式识别等很多领域共同关注的问题,已经存在了许多有效的分类算法,但这些算法还不能解决所有的问题。支持向量机作为一种新的分类预测工具,能根据有限样本信息在模型的复杂性和学习能力间取得平衡,并能获得更好的泛化能力。SMO算法是支持向量机中使用最多的算法,它体现了支持向量机的优点,同时也能处理大规模训练集。     

基于支持向量回归机的股票价格预测

研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。     

基于支持向量机分类算法的番茄miRNA预测

为了识别番茄基因组中潜在的miRNA,基于已发现的miRNA特征,利用支持向量机方法构建模型sly_pre_SVM和sly_SVM,用于番茄的前体miRNA序列和成熟miRNA序列的预测。对miRNA特征向量的编码、miRNA特征选择和参数的优化进行了研究。sly_pre_SVM对番茄测试集的分类精度、敏感性和特异性分别为99.69%、100%和99.66%,sly_SVM对番茄测试集的分类精度、敏感性和特异性分别为89.79%、88.89%和90%。预测得到41条番茄成熟miRNA序列,其中14条是尚未发现的,为进一步的miRNA生物学实验奠定了基础。     

基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测

介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法.     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点，选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法（如BP算法）的一些弊端，使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果，预测达到了让人满意的效果。     

基于支持向量机的股市预测

针对股票市场高燥声、强非线性和不确定性等特点和以往传统神经网络预测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的股市预测方法。该方法主要运用了支持向量机回归的方法结合滚动时间窗来学习建摸。首先通过把低维输入空间的输入向量映射到高维特征空间,将非线性问题转化为线性,然后在结构风险最小化原则下进行二次规划,并求得最优解,从而建立模型。从仿真实验中可以看到,该方法建立的模型较为准确地预测了600009、000815两只股票的日均价,表现出了较强的泛化能力。     

支持向量机中优化算法

1 引言对基于数掘的机器学习研究是目前计算智能技术的基础性工作之一,旨在从观测数据出发基于统计学理论采用相关技术对研究对象建立可信的模型,利用这一模型对未来实验作出指导性的预测。相关技术包括聚类分析、模式识别、神经网络等等。现有的学习方法多是基于样本数趋于无穷大时的渐进理论。可是在实际科研工作中,有时候很难获得较为充足     

基于鲸鱼算法改进支持向量机的信息网络安全态势预测研究

数字化转型发展对电力企业的信息网络安全提出了更高的要求,加强电力企业信息网络安全直接关系着企业经营管理与数字安全管控目标的实现。基于此,在对支持向量机算法分析的基础上,采用鲸鱼优化算法对支持向量机(SVM)算法的惩罚系数与核函数参数进行优化,得到了用于网络信息安全态势预测的改进支持向量机算法。将改进的SVM算法应用于HoneyNet组织收集的黑客攻击数据,并和传统的SVM算法进行对比,结果表明改进的SVM算法对信息网络安全态势值的预测具有更高的精度,这对企业有效把握信息网络安全态势具有一定的参考价值。     

基于几何思想的快速支持向量机算法

为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。     

基于支持向量机的Freegate软件流量检测研究

近年来出现了可以突破网络过滤,访问国外被禁止信息的破网行为。针对破网行为的研究与控制,具有十分重要的现实意义。流量分类技术一直是国内外网络测量方向的研究热点,并在P2P检测领域中取得了很好的效果。本文将流量分类领域中的支持向量机技术应用于破网软件freegate的行为检测。实验结果表明,该方法对于破网行为产生的流量具有较高的检测率,为有效监测破网行为提供了一种新思路。