基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测

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.     

铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法

提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法.     

基于PSO-SVR的下水道可燃气体分析

针对下水道可燃气体传感器非线性、选择性差和交叉敏感的特点,建立了一种基于粒子群算法(PSO)支持向量回归机(SVR)的下水道可燃气体分析预测模型.该模型通过引入粒子群算法对支持向量回归机的重要参数进行优化,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定,用于下水道可燃气体的定量分析.仿真结果表明:基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型,具有较好的泛化性能和较高的预测精度.     

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ADQPSO-SVR的锅炉飞灰含碳量预测研究

针对锅炉飞灰含碳量的预测问题,提出了自适应扰动量子粒子群优化的支持向量回归机方法(ADQPSO-SVR),即在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上加入自适应扰动,克服了支持向量回归机(SVR)经验选择学习参数的弊端。用此改进算法对SVR的学习参数进行寻优,经过实例研究表明,ADQPSO算法的寻优能力较强,利用ADQPSO算法得到的SVR模型有较高的预测精度,同时与GA-BP算法和GA-RBF算法相比,ADQPSO-SVR能够提高锅炉飞灰含碳量预测的准确性及稳定性。     

基于PSO-SVR的岩质边坡稳定性评价模型

针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法（PSO）和支持向量回归（SVR）的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的非线性关系。仿真实验表明,该方法具有比BP神经网络和自适应模糊推理系统（ANFIS）方法更好的预测精度。     

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...     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

相空间重构和SVR联合优化的短时交通流预测

短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机（SVR）是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机（SVR）的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。     

多智能体粒子群优化的SVR 模型预测控制

参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著,鉴于此,提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO)寻优其参数的方法,并建立MAPSO支持向量回归模型,用于非线性系统的模型预测控制,推导出最优控制率.采用该算法对非线性系统进行仿真,并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF神经网络的预测控制方法进行比较,结果表明,所提出的算法具有更好的控制性能,可以有效应用于非线性系统控制中.