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精确预测网络舆情发展趋势,对防止负面网络舆情对公共安全威胁具有重要意义,针对网络舆情变化的时变性、混沌性,提出一种基于支持向量机的网络舆情混沌预测模型(PHR-SVR)。证明了网络舆情具有混沌特性,根据Takens定理分别采用互信息法和G-P法确定延迟时间和嵌入维数重构网络舆情时间序列相空间;在相空间中,利用支持向量回归机(SVR)建立网络舆情预测模型,与其他预测模型进行对比实验。结果表明,相对于对比模型,PHR-SVR提高了网络舆情的预测精度和可靠性,预测结果具有一定实用价值。 相似文献
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计算机网络流量预测对于网络流量的控制和调整,进而提高网络性能和服务质量起着重要的作用.当前传统计算机网络流量方法预测精度较低,仅为85%左右.针对网络流量的非线性和时变特性,难以准确实现网络流量评估,为了解决此问题,提出基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测方法.支持向量回归算法(SVR)是一种用于趋势预测的支持向量机模型,能找到全局最优解.然而,SVR参数的选择对回归模型优化起着决定性作用.采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量参数,通过建立混沌粒子群优化SVR的网络流量预测模型.仿真结果表明,混沌粒子群优化SVR网络流量预测模型能力强、效果好. 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类和回归问题.文中将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析.仿真实验表明,该方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力. 相似文献
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基于SVM的混沌时间序列分析 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题.本文将支持向量机(SVM)用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列,先对混沌时间序列进行支持向量回归实验;然后采用局域法多步预报模型,利用支持向量机对混沌时间序列进行预测.仿真实验表明,利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势. 相似文献
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针对制造业产品销售时序具有多维、小样本、非线性、多峰等特征,提出一种混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法。将混沌理论引入到果蝇优化算法中,从而提高果蝇种群多样性和搜索的遍历性,并在寻优过程中加入混沌扰动,避免搜索过程陷入局部最优,增加持续搜索可行解的能力。并用算例验证了混沌果蝇优化算法(Chaos Fruit Fly Optimization Algorithm,CFOA)的优化性能,通过优化支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的参数构建销售预测模型,进行了汽车零部件销售预测。结果表明基于混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法是有效可行的。 相似文献
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研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM).PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试.仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值. 相似文献
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LS—SVM在混沌时间序列预测中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类和回归问题。文中将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析。仿真实验表明,该方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力。 相似文献