基于遗传优化加权相关向量机的网络热点预测模型

为了提高网络热点事件的预测精度,提出一种基于遗传优化加权相关向量机的网络热点事件预测模型(GA-WRVM)。首先对每个样本数据的噪声方差加上一个权值系数得到加权相关向量机,然后用组合核函数代替相关向量机的单一核函数,并采用遗传算法对核参数进行优化建立预测模型,最后利用网络热点数据进行仿真实验分析。结果表明,相对于神经网络和支持向量机,GA-WRVM降低了网络热点事件的预测误差,获得了更高的网络热点预测精度,具有更强的泛化能力。