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基于18种核函数映射的孪生回归支持向量机月径流预测 认领 引用 被引量：1
1
作者 周正道 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第4期107-115,共9页
核函数及核函数参数的合理选取对于提升孪生回归支持向量机(TWSVR)性能具有重要意义。为提高月径流时间序列预测精度,对比验证不同核函数映射的TWSVR在月径流预测中的效果,基于小波包变换(WPT)、线性核函数等18种核函数、壮丽细尾鹩莺... 核函数及核函数参数的合理选取对于提升孪生回归支持向量机(TWSVR)性能具有重要意义。为提高月径流时间序列预测精度,对比验证不同核函数映射的TWSVR在月径流预测中的效果,基于小波包变换(WPT)、线性核函数等18种核函数、壮丽细尾鹩莺优化算法(SFOA)和TWSVR,提出18种核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型,并构建5种常见核函数映射的WPT-SFOA-回归支持向量机(SVR)模型作对比分析,通过云南省滴水、南洞、勐大、南康河水文站月径流预测实例对23种模型进行验证。首先利用WPT对实例月径流时序数据进行分解处理,划分训练集和验证集;然后利用SFOA优化不同核函数映射的TWSVR/SVR超参数;最后利用最优超参数建立不同核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR/SVR模型对4个实例月径流各分量进行训练、预测和加和重构。结果表明:①基于线性核函数、高斯核函数、多项式核函数、小波核函数、Sigmoid核函数、神经核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差最小、性能最好;基于ANOVA核函数、Bessel核函数、对数核函数、多二次核函数、幂次核函数映射的WPT-SFOATWSVR模型次之;基于T-Student核函数、柯西核函数、有理二次方核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差相对较大;基于拉普拉斯核函数、傅里叶核函数、卡方核函数、球形核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差最大。②在相同WPT分解和SFOA优化情形下,TWSVR模型性能明显优于SVR。③利用SFOA优化TWSVR超参数,可以显著提升模型性能和计算效率。④不同核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型具有较好的普适性,为TWSVR核函数的选取和优化应用提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包变换 壮丽细尾鹩莺优化算法 核函数 孪生回归支持向量 超参数优化
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小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法 认领 引用
2
作者 刘嗣萃 周迎伟 +3 位作者 魏志峥 翟元 马超 王佐民 《信息技术》 2026年第3期203-208,共6页
电力系统设备间存在的多种相互作用和耦合效应,导致了系统的非线性特性。单纯依靠高斯核函数来建立的状态辨识模型无法完全捕捉这些非线性关系,对此,研究小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法。构建电力调度设备状态辨识模型,并以该... 电力系统设备间存在的多种相互作用和耦合效应,导致了系统的非线性特性。单纯依靠高斯核函数来建立的状态辨识模型无法完全捕捉这些非线性关系,对此,研究小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法。构建电力调度设备状态辨识模型,并以该模型为基础,采用小波包算法对其进行优化。通过计算小波包能量熵,将复杂的非线性关系转化为可量化的特征值;将该特征值作为设备状态的特征信息,得出首次辨识结果并建立样本集,并与辨识模型相结合,完成电力调度设备状态辨识。实验结果表明,此算法能够准确辨识电力调度设备的多类别状态。 展开更多
关键词 电力调度设备 小波包变换算法 小波包能量熵 高斯核函数
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遗传小波核极限学习机在隧道变形预报中的应用 认领 引用
3
作者 张航 《测绘与空间地理信息》 2026年第8期202-205,共4页
城市轨道交通施工中,隧道围岩变形预报是一个非线性、复杂程度较高的时间序列处理问题,为此文中提出一种基于遗传小波核极限学习机模型的隧道围岩变形预报方法。综合顾及极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法与核方法,利用小... 城市轨道交通施工中,隧道围岩变形预报是一个非线性、复杂程度较高的时间序列处理问题,为此文中提出一种基于遗传小波核极限学习机模型的隧道围岩变形预报方法。综合顾及极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法与核方法,利用小波去噪方法在处理非平稳信号中的优势,确保了极限学习机算法的稳健性;利用遗传算法在参数寻优中的优势,保证小波核函数中参数的确定性。以西安市地铁2号线宁化站-西洋站区间隧道围岩变形预报为实验区,结果表明:文中提出的模型准确度优于自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)与灰色新陈代谢模型(Grey Metabolizing Model,GMM),可作为其他领域预测工作的参考方法。 展开更多
关键词 极限学习机 小波核函数 遗传算法 变形预测 隧道
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基于STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型的月径流时间序列预测 认领 引用 被引量：1
4
作者 郭婷婷 崔东文 《人民珠江》 2026年第2期56-67,共12页
为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend de... 为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)-小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)-裂狐优化(Rüppell's Fox Optimizer,RFO)算法-混合核最小二乘孪生支持向量回归机(Hybrid Kernel Least Squares Twin Support Vector Regression,HLSTSVR)模型,并构建STL-WPT-RFO-LSTSVR、STL-WPT-RFO-混合核最小二乘支持向量回归机(Hybrid Kerllel Least Squares Twin Suppart Vector Regression,HLSSVR)、STL-WPT-RFO-最小二乘支持向量回归机(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)等17种对比分析模型,通过云南省高桥、凤屯水文站月径流时间序列预测实例对21种模型进行验证。首先利用STL-WPT二次分解技术对月径流序列进行分解处理,合理划分训练集和验证集;然后基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数,采用“三三”线性组合和“两两”线性组合的方式构建4种混合核函数对月径流分解分量进行空间映射;最后利用RFO寻优HLSTSVR/LSTSVR/HLSSVR/LSSVR最佳超参数,利用最佳超参数建立21种模型对实例月径流序列各分解分量进行训练、预测和重构。结果表明:①4种STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型能适应不同尺度的月径流数据分布,具有较好的模型性能和较小的预测误差,其中STL-WPT-RFO-HLSTSVR(高斯+多项式+线性)模型对高桥、凤屯站月径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为2.85%、2.19%,决定系数R2均为0.9994,预测精度最高、效果最好;②混合核函数兼顾了不同核函数优势,能在模型复杂度与泛化能力之间取得平衡,显著提升模型性能和预测精度;③STL-WPT二次分解技术能有效解决复杂时间序列的非平稳性、非线性和多尺度特征,较STL更具分解优势;④组合模型融合了STL-WPT、RFO和HLSTSVR优点,具有较好的普适性和参考价值。 展开更多
关键词 月径流预测 二次分解 季节趋势分解 小波包变换 裂狐优化算法 混合核函数 最小二乘孪生支持向量回归机 超参数优化
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MEWT分解与十种“物理”算法优化HKELM地下水位预测模型 认领 引用
5
作者 邓智予 谢静 崔东文 《人民黄河》 CAS 北大核心 2026年第6期95-101,115,共7页
为提高地下水位预测精度,提出多级经验小波变换(MEWT)方法,并基于热量传递搜索(HTS)算法、库仑-富兰克林算法(CFA)、移动阻尼波算法(MDWA)、热交换优化(TEO)算法、晶体结构算法(CryStAl)、菲克定律优化算法(FLA)、能量谷优化(EVO)算法... 为提高地下水位预测精度,提出多级经验小波变换(MEWT)方法,并基于热量传递搜索(HTS)算法、库仑-富兰克林算法(CFA)、移动阻尼波算法(MDWA)、热交换优化(TEO)算法、晶体结构算法(CryStAl)、菲克定律优化算法(FLA)、能量谷优化(EVO)算法、雾凇优化算法(ROA)、传播搜索算法(PSA)、吸引-排斥优化算法(AROA)共十种“物理”算法和HKELM预测器,提出MEWT-HTS/CFA/MDWA/TEO/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM地下水位预测模型,并以云南省陈官、临安、东城水文站地下水位时间序列预测实例对各模型进行验证。首先,利用MEWT对地下水位时间序列进行二级分解;其次,基于各分量训练集构建HKELM超参数优化实例目标函数,利用十种“物理”算法对实例目标函数进行极值寻优;最后,构建MEWT-HTS/CFA/MDWA/TEO/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM模型对实例地下水位时间序列各分量进行预测和重构。结果表明:HTS/CFA/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA寻优能力优于MDWA,明显优于TEO;MEWT-HTS/CFA/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM模型对陈官、临安、东城预测的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.4862%~0.3412%、0.2669%~0.2224%、0.0486%~0.0448%,决定系数(DC)在0.9999以上,具有理想的预测效果;十种“物理”算法寻优性能与十种模型预测精度具有较好的一致性,总体上算法寻优性能越强,获得的HKELM超参数越优,所构建的模型预测精度越高;MEWT具有分解效果好、分解分量少等优点,是一种简捷高效的分解方法。 展开更多
关键词 地下水位预测 多级经验小波变换 算法 混合核极限学习机 实例目标函数 超参数优化
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基于数据分解与超参数优化的若干变体支持向量机月降水量预测 认领 引用 被引量：1
6
作者 周正道 黄斌 《节水灌溉》 北大核心 2025年第9期36-43,共8页
为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法... 为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法和麋鹿优化(EHO)算法,提出WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM月降水量时间序列预测模型,通过云南省大理州2个雨量站月降水量预测实例对18种模型进行验证。首先利用WPT1/WPT2/WPT3对实例月降水量时序数据进行分解处理,划分训练集和验证集;然后基于训练集构建HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数优化适应度函数,利用EHO优化适应度函数获得最优超参数;最后利用最优超参数建立WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM模型对实例各分量进行预测和重构。结果表明:①18种模型对月降水量均具有较好拟合、预测精度。其中WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)1.70~0.81 mm、0.9996~0.9999,优于其他对比模型,具有最小的预测误差;WPT2-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测效果较好,精度较高;WPT1-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测误差相对较大。②在相同分解层数和EHO优化情形下,通过线性组合不同核函数的EHOHRVM/HLSSVM/HSVM模型能更好地适应不同类型的数据分布,显著提升月降水量预测精度。③WPT3分解效果优于WPT2,远优于WPT1,月降水量预测精度随着WPT分解层数的增加而提高。④通过EHO优化HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数,能有效提升模型预测精度和预测效率。 展开更多
关键词 月降水量预测 小波包分解 麋鹿优化算法 混合核函数 支持向量机及其变体 超参数优化
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一种基于支持向量机小波核函数算法的钢丝绳损伤检测方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 雒志恒 李艳萍 罗东岳 《电子科技》 2025年第11期70-78,共9页
针对传统钢丝绳损伤检测技术检测精度低和稳定性差等问题,文中提出一种基于支持向量机小波核函数算法的处理方法。利用核函数与小波在分解与合成有相似的特点融合核函数与小波去噪,对干扰噪声进行有效抑制。为实现对钢丝绳进行无损检测... 针对传统钢丝绳损伤检测技术检测精度低和稳定性差等问题,文中提出一种基于支持向量机小波核函数算法的处理方法。利用核函数与小波在分解与合成有相似的特点融合核函数与小波去噪,对干扰噪声进行有效抑制。为实现对钢丝绳进行无损检测,设计钢丝绳漏磁检测装置。通过对漏磁信号进行去趋势处理、干预后信号降噪以及特征值归一化、模型训练3个分析处理步骤,实现对漏磁信号的检测、提取和识别。数据仿真对比结果表明,所提方法具有较好的检测性能。 展开更多
关键词 钢丝绳检测 小波核函数算法 漏磁信号 信号处理 特征提取 归一化处理 模型训练 小波分解
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一种基于核支持向量机的盲均衡算法 认领 引用 被引量：1
8
作者 刘雅宁 李江林 《自动化与信息工程》 2025年第3期17-22,共6页
针对信道传输特性不理想导致的码间串扰问题,提出一种基于核支持向量机的盲均衡算法。该算法将恒模算法的误差函数引入支持向量机的代价函数中,改善了恒模算法在非线性信道下易产生相位偏移的问题;利用小波函数构造支持向量机的核函数,... 针对信道传输特性不理想导致的码间串扰问题,提出一种基于核支持向量机的盲均衡算法。该算法将恒模算法的误差函数引入支持向量机的代价函数中,改善了恒模算法在非线性信道下易产生相位偏移的问题;利用小波函数构造支持向量机的核函数,降低了求解非线性问题的运算复杂度,进一步提升了盲均衡算法的运算效率。仿真测试结果表明,与恒模算法、采用Sigmoid核函数的核支持向量机相比,采用小波函数作为核函数的核支持向量机收敛速度更快:且基于此种核支持向量机的盲均衡算法分类准确度更高。 展开更多
关键词 盲均衡 核支持向量机 恒模算法 小波函数 码间干扰
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基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化 认领 引用 被引量：8
9
作者 林怡 季昊巍 +1 位作者 NICO Sneeuw 叶勤 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期156-164,共9页
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神... 在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 展开更多
关键词 极限学习机 鱼群算法 影像分类 小波核函数 遥感影像 优化
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基于小波核函数和支持向量机的大坝变形预测 认领 引用 被引量：9
10
作者 杨贝贝 《人民长江》 北大核心 2016年第17期98-101,共4页
支持向量机中核函数的选择对大坝监控模型预测精度具有较大影响。基于支持向量机结构风险最小化以及小波框架理论,提出用小波核函数代替高斯径向基核函数(RBF),并采用粒子群算法对支持向量机的参数进行寻优,得到一种新的大坝变形预测模... 支持向量机中核函数的选择对大坝监控模型预测精度具有较大影响。基于支持向量机结构风险最小化以及小波框架理论,提出用小波核函数代替高斯径向基核函数(RBF),并采用粒子群算法对支持向量机的参数进行寻优,得到一种新的大坝变形预测模型。针对某实际工程,基于监测数据,将该模型与采用RBF核函数的支持向量机模型以及统计回归模型做对比,结果显示采用小波核函数的支持向量机模型模拟精度更高,泛化能力更强。 展开更多
关键词 小波分析 支持向量机 核函数 粒子群算法 预测模型
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基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究 认领 引用 被引量：1
11
作者 邱山 龚文杰 张智晟 《电气工程学报》 CSCD 2023年第2期142-148,共7页
为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用... 为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用粒子群算法对两个核函数的最优权值进行优选。为提高模型的泛化能力,采用Bagging算法对原始数据多次抽样构造训练样本集。通过实际算例仿真,与多种相关向量机预测模型对比分析,验证了该模型具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 相关向量机 组合核函数 Bagging算法 小波核函数
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最小二乘小波支持向量机在电力负荷预测中的应用 认领 引用 被引量：11
12
作者 张政国 吴艾玲 《兰州交通大学学报》 CAS 2016年第4期65-71,共7页
针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机(least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM)方法,并且给出了一种可有效求解LS-WSVM的Cholesky分解算法.该方法结合小波技术和最小二乘... 针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机(least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM)方法,并且给出了一种可有效求解LS-WSVM的Cholesky分解算法.该方法结合小波技术和最小二乘支持向量机,其中小波核函数具有近似正交以及适用于局部信号分析的特性.将LS-WSVM应用于电力负荷预测的两个实例中,结果表明,与LS-SVM、标准SVM、多层前向神经网络等方法相比,LS-WSVM均能给出相当好的预测性能,所提出的用于中期电力负荷预测的LS-WSVM方法显示了其有效性和应用潜能. 展开更多
关键词 电力负荷预测 最小二乘支持向量机 小波核函数 Cholesky算法
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改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型 认领 引用 被引量：7
13
作者 苗旭东 魏连鑫 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期211-216,224,共6页
将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预... 将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。 展开更多
关键词 小波核函数 支持向量机 粒子群优化算法
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基于支持向量机的人脸特征分类技术 认领 引用 被引量：1
14
作者 郭慧敏 丁军航 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2016年第4期56-61,共6页
针对人脸识别技术中准确性较差、识别复杂度较高、预处理较易陷入"维数灾难"等问题,本文运用支持向量机人脸特征分类技术,提出了进一步提高人脸识别效率的一种方法。为了达到面部特征的精确检测与识别,通过微粒群优化的智能KF... 针对人脸识别技术中准确性较差、识别复杂度较高、预处理较易陷入"维数灾难"等问题,本文运用支持向量机人脸特征分类技术,提出了进一步提高人脸识别效率的一种方法。为了达到面部特征的精确检测与识别,通过微粒群优化的智能KFD算法,确立核函数最优参数σ的值,实现不同类特征的类内间距最小、类间间距最大的数学特性,从而将特征进行分类,并采用Matlab进行仿真分析。仿真结果表明,随着σ增加,可分性测度Y先呈正比增加,然后急剧减少,最后趋于稳定;当σ=0.2时,类间间距最大,类内间距最小,最容易使不同类的样本投影尽可能的分散。该方法解决了样本特征值线性不可分、二次规划计算量大的问题,而且通过分析可分性测度与σ的关系,找到最优参数σ的值和对应人脸识别的最优算法。该研究提高了人脸识别精度,降低了计算量,实现了面部特征的精确分类。 展开更多
关键词 人脸特征分类 小波变换 KFD算法 核函数内积法 支持向量机
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特征选择和支持向量机的P2P网络流量识别模型 认领 引用 被引量：2
15
作者 刘凯 《自动化技术与应用》 2024年第12期98-102,共5页
为了更加有效辨别P2P网络流量,设计特征选择与支持向量机的P2P流量识别模型。将分类错误率和选择特征数最小作为特征选择的两个目标,通过人工蜂群搜索算法去除冗余及无价值特征,精准选取P2P网络流量特征;融合小波分析与支持向量机算法,... 为了更加有效辨别P2P网络流量,设计特征选择与支持向量机的P2P流量识别模型。将分类错误率和选择特征数最小作为特征选择的两个目标,通过人工蜂群搜索算法去除冗余及无价值特征,精准选取P2P网络流量特征;融合小波分析与支持向量机算法,在依据框架理论并符合Mercer条件下,将Mexican hat小波函数引入支持向量机的核函数,优化支持向量机结构,得到基于小波核函数的支持向量机,以P2P网络流量特征为输入,实现P2P网络流量识别。实验证明:该模型可有效去除P2P流量中多余及无用特征,精准识别P2P网络流量,实用性较强。 展开更多
关键词 P2P网络 人工蜂群算法 小波核函数 支持向量机
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