相空間重構與改進SMA優(yōu)化SVR的網絡流量預測

摘要： 為提高網絡流量預測精度，提出結合相空間重構與改進黏菌優(yōu)化支持向量回歸的預測模型。為解決黏菌算法收斂慢、易得局部最優(yōu)的不足，引入3種形態(tài)對立學習對種群進行初始化，提高種群多樣性；利用非線性反饋因子更新機制，均衡全局搜索與局部開發(fā)；設計柯西-高斯混合變異對最優(yōu)解變異，擴展搜索空間，避免陷入局部最優(yōu)。利用改進黏菌算法對支持向量回歸優(yōu)化調參，有效解決超參初值敏感缺陷，提高學習精度和收斂... （共9頁）