相空間重構(gòu)與改進(jìn)SMA優(yōu)化SVR的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測

摘要： 為提高網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度，提出結(jié)合相空間重構(gòu)與改進(jìn)黏菌優(yōu)化支持向量回歸的預(yù)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(xué)習(xí)對種群進(jìn)行初始化，提高種群多樣性；利用非線性反饋因子更新機(jī)制，均衡全局搜索與局部開發(fā)；設(shè)計(jì)柯西-高斯混合變異對最優(yōu)解變異，擴(kuò)展搜索空間，避免陷入局部最優(yōu)。利用改進(jìn)黏菌算法對支持向量回歸優(yōu)化調(diào)參，有效解決超參初值敏感缺陷，提高學(xué)習(xí)精度和收斂...