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基于微分方程的船舶网络流量预测模型

舰船科学技术 2020年第18期42卷 166-168页

作者：杨翠平太原学院

由于在利用原有模型进行船舶网络流量预测时,受方差函数衰减速度过快的影响而无法对Hurst参数进行估计,在样本方差为0.53～0.83的范围内存在流量时间序列不稳定的问题,因此提出一种基于微分方程的船舶网络流量预测模型。通过方差时间法... 详细信息

由于在利用原有模型进行船舶网络流量预测时,受方差函数衰减速度过快的影响而无法对Hurst参数进行估计,在样本方差为0.53～0.83的范围内存在流量时间序列不稳定的问题,因此提出一种基于微分方程的船舶网络流量预测模型。通过方差时间法对Hurst参数进行估计,即根据时间尺度与待估时间序列对应的聚集序列方差之间的关系对Hurst参数进行估计。通过构建EMD-ARMA模型生成长相关流量。结合遗传算法、小波分解以及BP神经网络中的微分方程构建船舶网络流量预测模型。为了证明该模型在样本方差为0.53～0.83范围内的流量时间序列更加稳定,将原有方法作为对比实验方法进行实验,结果证明该模型的流量时间序列更稳定,实现了预测结果稳定性的提升。

关键词：微分方程船舶网络流量流量预测模型样本方差

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遗传优化支持向量机的交通流量预测模型

微型电脑应用 2017年第8期33卷 72-74页

作者：牛亚莉陕西交通职业技术学院交通信息学院西安710018

交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采... 详细信息

交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采用遗传算法对支持向量机的的参数进行优化,并通过混沌理论对交流流量的原始数据行相空间重构,建立交通流量预测模型;采用仿真实验测试该模型的有效性和优越性。实验结果表明,遗传算法优化支持向量机可以跟踪交通流量复杂的变化特点,获得了理想的交通流量预测结果,而且交流流量的预测误差要明显小其它模型,具有更高的应用价值。

关键词：智能交通管理流量预测模型支持向量机参数遗传算法

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网络流量分析与预测模型研究

网络流量分析与预测模型研究

作者：郝占军西北师范大学

学位级别：硕士

网络流量特征研究和分析是深入理解网络内在本质、了解网络运行状况的根本方法和手段,是网络性能提升、优化网络设计和实施流量工程的重要途径。本文基于神经网络预测模型,并引入季节周期性算法、混沌算法和分解模型,建立新的网络流量... 详细信息

网络流量特征研究和分析是深入理解网络内在本质、了解网络运行状况的根本方法和手段,是网络性能提升、优化网络设计和实施流量工程的重要途径。本文基于神经网络预测模型,并引入季节周期性算法、混沌算法和分解模型,建立新的网络流量预测模型。根据实际网络中测量得到的网络流量数据,进行仿真实验,结果证明,新模型和算法预测误差低,且具有普适性。针对网络流量预测,本文主要做了如下工作:(1)针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的。(2)根据实际网络中测量得到的网络流量数据,提出了一种新的改进Elman神经网络模型——SIMF Elman,在网络权值的训练过程中引入了混沌搜索机制,利用Tent映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索,减少了数据冗余,有效的解决了局部收敛问题。实验结果表明,新的模型及算法提高了网络的训练速度及网络流量的预测精度。(3)考虑网络流量宏观行为的特点,用数学工具将网络流量时序分解成结构相对简单的子成分,来表述和预测网络流量行为的非线性规律。同时以神经网络理论为基础,提出行为预测模型,包括分解模型和神经网络模型,充分考虑了流量行为的周期性、趋势性及随机性,克服了传统时序神经网络在预测中丢失序列周期性的缺点。实验结果表明,较常规的时间序列模型和传统的神经网络模型简单,预测能力和精确度也有所提高。

关键词：网络流量流量预测模型改进的Elman神经网络季节周期性混沌搜索

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一种基于并联组合模型预测站点流量的策略

计算机技术与发展 2020年第9期30卷 1-6页

作者：冯培坤刘杰伍卫国柴玉香张祥俊西安交通大学软件学院陕西西安710000 上海超级计算中心上海201203 西安交通大学计算机学院陕西西安710000

随着流量数据的增加,网络流量呈现出复杂多变的特点,为了方便站点的运营和网络的管理,需要对网络流量进行预测。当前,网络流量预测多采用回归预测模型、卡尔曼滤波模型、神经网络模型、支持向量机模型等方法。文中考虑高性能计算环境下... 详细信息

随着流量数据的增加,网络流量呈现出复杂多变的特点,为了方便站点的运营和网络的管理,需要对网络流量进行预测。当前,网络流量预测多采用回归预测模型、卡尔曼滤波模型、神经网络模型、支持向量机模型等方法。文中考虑高性能计算环境下作业管理系统日志流量的特点和预测需求等因素,通过分析卡尔曼滤波算法和支持向量机的原理与缺点,提出了一种基于时间序列,结合卡尔曼滤波和支持向量机的并联组合模型,并对其进行了测试与分析。结果表明,在相同的环境下,基于卡尔曼滤波算法和支持向量机的并联组合模型相比于卡尔曼滤波算法和支持向量机单个模型对流量的预测与实际流量值误差更小,预测结果也是可靠有效的,更适用于预测站点流量。

关键词：卡尔曼滤波支持向量机时序预测模型并联组合模型流量预测模型

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一种基于小波变换的校园网流量预测方法研究

计算机科学 2012年第S2期39卷 69-73页

作者：马力张高明苟娟迎西安邮电学院信息中心西安710061 西安邮电学院计算机学院西安710061 西安航天发动机厂西安710100

流量预测是实现网络管理与控制的重要前提。通过介绍网络流量特征,描述了网络流量预测基础理论,将神经网络与小波变换相结合,设计出一种紧致型小波神经网络流量预测算法,采用真实校园网流量数据对所提算法进行实验分析,并与相关方法进... 详细信息

流量预测是实现网络管理与控制的重要前提。通过介绍网络流量特征,描述了网络流量预测基础理论,将神经网络与小波变换相结合,设计出一种紧致型小波神经网络流量预测算法,采用真实校园网流量数据对所提算法进行实验分析,并与相关方法进行对比。实验结果表明该算法是有效的。

关键词：网络流量特性小波分析 BP神经网络流量预测模型

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假日旅游数据挖掘和流量模型的研究

假日旅游数据挖掘和流量模型的研究

作者：白智广北京工商大学

学位级别：硕士

随着国民经济的持续增长,旅游行业正在迅猛发展,并在我国经济增长中发挥着重要的作用。因此,探寻假日旅游信息的时空模式及其变化和发展的规律,并建立与假日旅游决策问题相关的流量模型,已成为该领域亟待解决的科学问题。本论文以国家... 详细信息

随着国民经济的持续增长,旅游行业正在迅猛发展,并在我国经济增长中发挥着重要的作用。因此,探寻假日旅游信息的时空模式及其变化和发展的规律,并建立与假日旅游决策问题相关的流量模型,已成为该领域亟待解决的科学问题。本论文以国家自然科学基金项目:基于Agent和数据挖掘的假日旅游状态和安全事故预测预警研究(项目批准号:60442003)、北京市教育委员会科技发展计划重点项目:基于数据挖掘和Agent的假日旅游信息方法研究(KZ200510011009)和国家旅游局“金旅工程”项目为科研任务,对旅游行业的空间数据进行了建模,并在此基础上对旅游空间数据进行了挖掘,研究并建立了旅游行业客流量数据的预测模型。论文的主要创新点如下:⑴在对假日旅游信息空间数据的组成、存储方式分析的基础上,扩展了基于谓词描述的空间数据的访问接口,建立了旅游信息空间属性的关系数据库模型。⑵提出了用概率估算的方法估计候选频繁项集,然后再扫描数据库验证候选频繁项集的有效性的数据挖掘改进算法,对旅游空间信息的关联规则进行了挖掘,得出了用空间谓词描述的空间关联规则。⑶在国家旅游局提供的旅游行业数据的基础上,建立了假日旅游客流量预测模型,并对建立的线性回归、指数曲线及二次指数平滑三种流量预测模型的预测结果进行了比较,并对旅游客流量进行了预测。本论文在以往科学研究的基础上,采用数据挖掘和流量模型的建立等方法,发现了旅游信息的关联规则,建立了假日旅游流量模型,并对假日旅游决策系统的构建进行了展望。本论文的研究将有效地帮助各级政府管理和调控假日旅游市场,引导旅游者的旅游消费行为,提高假日旅游的智能化管理水平,为假日旅游的健康、有序、安全发展做出贡献。

关键词：假日旅游空间数据建模数据挖掘流量预测模型

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基于深度学习的油气水多相管流量预测研究

油气田地面工程 2023年第6期42卷 14-19页

作者：李雪莹中国石油大学(北京)

为改善现有油气水多相流量预测时存在精度低的问题,建立了一种基于深度学习的多相流量预测模型。设计了多相流测试实验及数据采集方案,为多相流量预测提供数据支撑;设计了特征提取器、标签预测器和域鉴别器3个模块,可通过最小化损失函... 详细信息

为改善现有油气水多相流量预测时存在精度低的问题,建立了一种基于深度学习的多相流量预测模型。设计了多相流测试实验及数据采集方案,为多相流量预测提供数据支撑;设计了特征提取器、标签预测器和域鉴别器3个模块,可通过最小化损失函数实现域鉴别器区分源域和目标域特征。对油、水、空气3种不同的转移场景进行试验,并与CNN和DNN模型进行对比。结果表明,基于深度学习的多相流量预测模型性能更优,3种场景下流量预测平均绝对百分比误差(MAPE)分别为8.41%、11.05%和9.08%。仿真结果进一步验证了基于深度学习的多相流量预测模型的有效性和准确性。

关键词：多相流流量预测模型深度学习流对抗网络平均绝对百分误差

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光改及宽带提速下的IP城域网网络演进研究

中国新通信 2017年第14期19卷 56-57页

作者：韩彬黄岗常晓河南省信息咨询设计研究有限公司

IP城域网作为各电信运营商宽带互联网市场的重要支撑网络,随着光改及宽带提速改造的进度加快,IPTV、高清视频、在线游戏、4K电视等高带宽业务需求用户数量增多,网络流量增长迅速。如何准确掌握IP城域网网络演进方向、精准把控网络建设... 详细信息

IP城域网作为各电信运营商宽带互联网市场的重要支撑网络,随着光改及宽带提速改造的进度加快,IPTV、高清视频、在线游戏、4K电视等高带宽业务需求用户数量增多,网络流量增长迅速。如何准确掌握IP城域网网络演进方向、精准把控网络建设投资及规模、提高网络服务效率及质量等要求,对于各电信运营商及服务支撑单位都是非常必要的。本文重点研究光改及宽带提速下IP城域网网络架构、中继能力及流量模型等演进方向。

关键词： IP城域网光改宽带提速流量预测模型中继带宽扩容原则

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基于图神经网络的城市交通流量预测

电脑知识与技术 2021年第2期17卷 154-155,160页

作者：朱虹锦颜文勇成都工业学院四川成都611730

随着社会发展,城镇化的推进和人民生活水平的提升使得城市中的交通运输车辆与日俱增。加之大量农村人口流向城市,使得城市有限的空间内一时间开始大量聚集众多人口,在城市上下班高峰时期,各交通要道的机动车拥堵问题正困扰众多城市的发... 详细信息

随着社会发展,城镇化的推进和人民生活水平的提升使得城市中的交通运输车辆与日俱增。加之大量农村人口流向城市,使得城市有限的空间内一时间开始大量聚集众多人口,在城市上下班高峰时期,各交通要道的机动车拥堵问题正困扰众多城市的发展和城市居民的生活质量。对此,城市交通运输领域一直在探索交通流量的监控与预测手段。这在传统技术背景下似乎是一个难以完成的任务,但在信息技术高速发展的当下,智能化的城市交通系统开始出现,并利用信息技术、电子传感技术、电子控制技术、计算机处理技术等逐步实现了城市交通调控与管理的智能化。在这一智能化交通系统中,交通流量的预测是其交通管理与调控的基础性环节,而流量的预测数据也正是其他工作开展的重要依据。因此,在交通流量预测方面选择科学有效的方法进行预测模型构建就成为影响城市智能交通系统作用发挥的重中之重。本文以图神经网络为技术视角探讨了城市交通流量预测模型的建构,希望能够对现代智能交通系统的建设提供参考。

关键词：图神经网络城市交通流量预测模型