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基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型
被引量:
3
1
作者
刘国璧
袁宏俊
《淮阴师范学院学报(自然科学版)》
CAS
2020年第3期207-211,217,共6页
为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析...
为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。
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关键词
人工鱼群算法
支持向量机
网络安全态势预测
参数优化
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职称材料
题名
基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型
被引量:
3
1
作者
刘国璧
袁宏俊
机构
安徽
电子信息职业技术
学院
思想政治理论课教学科研部
安徽
大学
数学
与计算科学
学院
数学
系
安徽财经大学统计与应用数学学院财贸系
出处
《淮阴师范学院学报(自然科学版)》
CAS
2020年第3期207-211,217,共6页
基金
安徽省教育厅高校人文社会科学重点研究项目(SK2018A0431)
安徽财经大学重点科研基金项目(ACKY1713ZDB)。
文摘
为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。
关键词
人工鱼群算法
支持向量机
网络安全态势预测
参数优化
Keywords
artificial fish swarm algorithm(AFSA)
support vector machine(SVM)
network security situation prediction
parameter optimization
分类号
TU311 [建筑科学—结构工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型
刘国璧
袁宏俊
《淮阴师范学院学报(自然科学版)》
CAS
2020
3
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