基于遗传优化加权相关向量机的网络热点预测模型
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型随着金融市场的不断发展，股票交易已经成为了广泛关注的话题。
投资者们希望能够通过科学的手段来预测股票价格的变化，从而获得收益。
而混合遗传算法和支持向量机的结合应用在股票预测模型上，成为了近年来的热门研究课题。
本文将探讨混合遗传算法和支持向量机在股票预测中的应用，以及其优势和不足之处。
一、混合遗传算法和支持向量机的应用背景混合遗传算法是一种基于生物遗传规律的优化算法，它模拟了自然界的进化过程，通过不断地迭代和选择，找到最优解。
而支持向量机则是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建超平面来将不同类别的数据分离开来。
混合遗传算法和支持向量机各自在不同领域都有着广泛的应用，而将二者结合在一起，可以充分发挥它们的优势，提高预测模型的准确性和稳定性。
股票预测是金融领域的一项重要任务，它的准确性直接影响着投资者的收益。
传统的股票预测模型往往依赖于历史数据和技术指标进行分析，但由于市场的复杂性和不确定性，这种方法往往难以取得理想的效果。
人们开始转向机器学习和人工智能的方法，希望能够通过大数据和强大的算法来提高预测的准确性。
混合遗传算法和支持向量机的结合应用在股票预测模型上，吸引了众多研究者的关注，他们希望能够找到一种更加高效和可靠的股票预测方法。
混合遗传算法和支持向量机的结合可以充分发挥二者各自的优势，提高预测模型的准确性和鲁棒性。
混合遗传算法能够通过不断的进化，找到最优解。
在股票预测中，它可以帮助找到最优的参数组合，从而提高支持向量机的预测能力。
支持向量机能够处理高维空间的数据，并且在分类边界的选择上具有很强的鲁棒性。
将混合遗传算法和支持向量机相结合，可以得到一个既能够找到最优解，又具有很强泛化能力的预测模型。
混合遗传算法和支持向量机的结合还可以克服它们各自的不足之处。
混合遗传算法在处理高维数据时可能会出现维度灾难问题，而支持向量机则需要大量参数的选择和调整。
通过混合遗传算法优化支持向量机的参数，可以克服这两个问题，提高预测模型的稳定性和鲁棒性。
42个模型方法论
42个模型方法论在机器学习领域，有许多不同的模型方法论，每种方法论都有其独特的优点和局限性。
本文将介绍42个常见的模型方法论，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和迁移学习等。
这些方法论可以帮助研究人员选择合适的模型方法来解决各种问题。
1.线性回归：通过拟合一个线性模型来预测连续结果变量。
2.逻辑回归：将线性回归模型转换为二元分类问题。
3.决策树：基于特征的分裂来构建一个树形结构，用于预测结果变量。
4.随机森林：集成多个决策树，通过投票或平均来提高预测性能。
5.支持向量机：通过找到最优的超平面来分隔不同类别的样本。
6.朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，通过特征的独立性假设来估计类别。
7.K最近邻：根据最近邻居的类别来预测新样本的类别。
8.主成分分析：通过降维来找到数据集的主要成分。
9.聚类分析：将相似的样本分组为簇。
10.关联规则学习：通过发现不同项集之间的关联规则来发现模式。
11.神经网络：通过模拟人类神经系统来实现复杂的模型。
12.深度学习：使用多层神经网络来提高学习性能。
13.强化学习：通过试错的方式来学习如何做出决策。
14.遗传算法：通过模拟自然选择来优化解决方案。
15.贝叶斯网络：用于建模变量之间的概率关系。
16.隐马尔可夫模型：用于序列数据的概率建模。
17.支持向量回归：与支持向量机类似，用于预测连续结果变量。
18.回归树：与决策树类似，用于预测连续结果变量。
19.弱分类器：通过组合多个弱分类器来提高预测性能。
20.集成学习：通过集成多个模型来提高预测性能。
21.聚合模型：通过组合多个模型来减少方差。
22. Bagging：通过自助采样来训练多个模型。
23. Boosting：通过调整样本权重来优化模型。
24. Stacking：通过组合多个模型的预测值来生成最终预测。
25.无监督学习：不使用标记信息来训练模型。
26.半监督学习：利用少量标记样本和大量未标记样本来训练模型。
27.迁移学习：将已学习的知识迁移到新领域的问题上。
基于遗传优化支持向量机的开关磁阻电机非线性建模方法
摘
７ １ ０ ０ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ２ ）
要： 将有限元法 （ Ｆ Ｅ Ｍ） 与非线性映射技术相结合 ， 得 到了开关磁 阻电机 （ Ｓ Ｒ Ｍ） 动态仿真模型 。利用
Ｆ Ｅ Ｍ获取了 Ｓ Ｒ Ｍ 的磁化特性 和转矩特性数据 ， 并 依此对 支持 向量机进行 了训练 ， 进 而在 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ中建 立 了 仿真模型 。采用改进 型遗传算法对支持 向量机 的超参数 进行 全局 寻优 ， 提高 了其逼近和泛化能力。基于对磁 化特 性数 据的分析 ， 引入 了分段训练 的思想 ， 进一步提高 了模 型在小 电流下的仿真精 度。将所建模 型的动态 仿真结果 与 Ｆ Ｅ Ｍ分析结果相 比较 ， 验证 了建模方法 的有效性 。 关键 词 ： 开关磁 阻电机 ：有限元法 ； 非线性映射 ； 支持向量机 ； 遗传算法 ；分段 训练
ｒ ｅ ｌ ｕ ｃ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｏ ｔ ｏ ｒ（ Ｓ Ｒ Ｍ）ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ １ ．Ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｒ ｑ ｕ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ Ｓ Ｒ Ｍ ｗ ｅ ｒ ｅ
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基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究
基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种将传感器节点通过无线通信方式连接形成的网络体系，可以用于实现对大范围的环境、目标或特定状况的监听、监测和控制，被广泛应用于农业、工业、安全、医疗等众多领域。
在无线传感器网络中，节点部署优化是一个重要的问题，它涉及到网络能源消耗、网络响应速度、网络稳定性等方面的问题。
传统的无线传感器网络节点部署通常采用人工选择节点位置的方式，但是这种方式存在以下问题：首先，人工选择节点位置需要大量的人力、物力和时间成本，这在大规模部署的场景下几乎不可行；其次，人类思考方式受到其认知能力的限制，难以准确预测网络的性能，这会导致节点部署方案存在一定的局限性。
为了解决传统节点部署方式的问题，研究者们引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决节点部署的优化问题。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，它通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等步骤来寻找最优解，具有全局搜索、自适应搜索等特点。
使用遗传算法进行无线传感器网络节点部署，主要包括以下步骤：（1）编码初始种群：将每个节点的位置编码成遗传算法能处理的二进制串，以此构造种群。
（2）适应度评价：以节点的覆盖范围和网络连通度为优化目标，利用数学模型计算出各个个体的适应度值。
（3）选择操作：采用轮盘赌选择、竞技选择等机制，按照适应度大小选择优秀的个体进入下一代。
（4）交叉操作：对选中的个体进行交叉运算，生成新的后代个体。
（5）变异操作：在新生个体中随机选择某些位进行变异，增加种群的多样性。
（6）更新种群：使用新的个体替代部分原来的个体，更新种群。
（7）判断终止条件：根据指定的终止准则，判断是否达到了终止条件，如果没有，返回第（2）步；如果达到，输出最优解。
在实现无线传感器网络节点部署优化时，遗传算法可用于优化节点布置、协调路由、网络构建等方面，可以使节点覆盖范围更广、网络性能更稳定，提高了无线传感器网络的适应性和灵活性，适用于更广范围的应用场景。
研究生论文利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构
研究生论文利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构随着人工智能技术的飞速发展，神经网络成为了现代计算机科学领域的热门研究课题。
然而，在设计神经网络结构时，如何选择最优的拓扑结构仍然是一个挑战。
传统的经验法则往往需要大量的试错和人工调整，效率低下且容易陷入局部最优。
为了克服这些问题，研究生论文提出了一种新的优化方法，即利用遗传模拟退火算法来优化神经网络的结构。
本文将详细介绍该方法的原理和实验结果。
1. 引言神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，由大量的神经元节点和连接权值组成。
一个合理的神经网络结构能够提高神经网络的性能，包括准确性、泛化能力和计算效率等方面。
然而，在设计神经网络结构时，往往需要考虑到许多因素，如层数、每层节点数、激活函数的选择等。
传统的方法需要依靠专家经验和不断的试错来选择最优的结构，效率低下且容易陷入局部最优。
因此，研究生论文提出了一种新的方法，即利用遗传模拟退火算法来优化神经网络结构。
2. 遗传模拟退火算法的原理遗传模拟退火算法是一种基于自然进化原理的优化算法，可以用于在大规模搜索空间中寻找最优解。
它通过模拟退火的过程，不断更新当前解，并以一定的概率接受较差的解，从而避免陷入局部最优。
遗传模拟退火算法主要包括以下几个步骤：1) 初始化种群：随机生成一组初始解作为初始种群。
2) 评价函数：利用评价函数对每个解进行评估，得到适应度值。
3) 选择操作：根据适应度值选择父代个体，用于生成下一代个体。
4) 变异操作：对父代个体进行一定的变异操作，引入新的解。
5) 交叉操作：对父代个体进行一定的交叉操作，生成新的解。
6) 更新解集：根据选择、变异和交叉操作生成的新解来更新解集。
7) 冷却操作：在一定的温度下，接受一定概率的较差解。
8) 收敛判断：判断是否达到收敛条件，如果未达到则返回第3步；否则返回最优解。
3. 利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构在利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构时，首先需要定义网络结构的编码方式。
aps中应用的ai算法
aps中应用的ai算法在APS（Advanced Planning and Scheduling）中，应用的AI算法有很多种，它们的目标是提高生产计划和调度的准确性、智能性和效率。
下面将介绍一些常见的AI算法，以及它们在APS中的应用。
1.遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟基因的交叉和变异来搜索最优解。
在APS中，遗传算法可以应用于生产计划和员工排班的优化，以找到最佳的生产顺序或最优的员工安排，从而提高生产效率和资源利用率。
2.人工神经网络（Artificial Neural Network）：人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过训练和学习数据来识别模式和进行预测。
在APS中，人工神经网络可以用于销售预测、库存控制和需求预测等方面。
通过对历史销售数据进行训练，人工神经网络可以预测未来的需求量和销售趋势，以便及时调整生产计划和库存策略。
3.支持向量机（Support Vector Machine）：支持向量机是一种通过寻找最优超平面将样本进行分类的机器学习算法。
在APS中，支持向量机可以应用于生产缺陷预测和质量控制。
通过对历史数据进行训练，支持向量机可以识别潜在的生产缺陷和质量问题，从而及时采取措施避免生产故障和质量事故。
4.深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于人工神经网络结构的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构进行特征提取和模式识别。
在APS中，深度学习可以应用于图像识别和视觉检测，以实现自动化的生产线监控和质量控制。
通过训练深度神经网络，可以实现对产品的自动检验和分类，从而提高质量检测的准确性和速度。
5.强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错和反馈机制来优化行为的机器学习方法。
在APS中，强化学习可以应用于生产调度和作业分配的优化。
通过模拟不同的生产调度方案，并根据实际情况给予奖励或惩罚，强化学习可以逐步学习到最优的调度策略和作业分配方案。
基于遗传神经网络的网格资源预测模型
传 神经网络的 网格资源预测模 型。利 用 Ｇ Ａ对 Ｂ 神经 网络 Ｐ
的连接权 值和阈值进行优化 ， 弥补 Ｂ Ｐ神经 网络收敛慢缺 陷 ，
．．．．— —
２ ４３ ．— ． ． ． —
同时发挥 Ｂ Ｐ神经网络 的优异非 线性 预测能力 ， 后采用 该 最
型训练误差平方 和作 为个体 的适 应度 值 ， 即有 ：
（） ５
∑
其 中， Ｐ表示种群 中个体 的数 目 表示适应度值倒数 。 ５ 交叉 操作 。由于本文采用实数编码方式 ， ） 其交叉 方式 相应采用实数交叉法 ， 两条染色体进行交叉如下 ：
统， 然后 采用 Ｂ Ｐ神 经 网络进 行预测 Ｊ 。设 网络 资源时 间序
列为 ： ， ， ｝采 用相空 间重构可 以得 到某一点状 态 …， ， 矢量 的重构序列 ：
Ｎｅ ｗｏ ｋ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉ ｃ ｈ
ＹＡＮＧ ｉ Ｂａ
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＝
｛ ，ｆ ， ，ｆ １ ｝ ｆ ＋ … ＋ 一 （ ）
（） １
其 中， ＝１２ … ， ， 表示 相点 个数 ， ｉ ，， ｍ为嵌 入维 数 ， ｒ表
示延迟时 间。
ｆ茸 （一 ） ６ ＝ ６＋
Ｌ ＝ Ⅱ １一ｂ Ｈ （ ）＋Ｗ ｂ 日
（ ６ ）
（
６ 变异操作 。具体变异方式为 ： ）
（ 一 一） ｇ， ）
：
采用 Ｂ Ｐ神经网络层对重构后 的网格资源 时间序 列进行 预测 ， 输入层节点数 为嵌 入维数 （ ， 出层节 点数 为 １ 其 ｍ） 输 ， 设隐层节点为 Ｐ， 么基 于 Ｂ 那 ｐ神 经 网络 的网格 源 源预测 模
基于遗传算法优化的BP神经网络在考研结果预测中的应用
黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于遗传算法优化的B P神经网络在考研结果预测中的应用李驰(四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系，四川成都611731)摘要：通过遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化后，再将BP神经网络用于考研结果的预测模型中。
实验表明，这种优化后的预测模型因为克服了收敛速度慢、易产生局部最小等缺陷，比单纯使用BP神经网络建立的预测 模型准确度更高。
将这个预测模型用于考研报名之前供学生预测参考，方便学生做出合理的决策，具有一定的实际意义。
关键词：考研；预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TD712 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-038-04Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithms Optimization in Prediction of Postgraduate Entrance ExaminationLI Chi(Department of Computer Science and Software Engineering,Jincheng College of Sichuan University,Chengdu Sichuan611731, China) Abstract：F irs tly,the in itia l weight and threshold of BP neural network are optimized by genetic algorithm,and then BP neural netw ork is used in the pre diction model of the results o f the postgraduate entrance exam ination.The experim ent shows that the optim ized prediction model overcomes the shortcomings o f slow convergence speed and easy to produce local m inim um,so it is more accurate than the pre diction model established by BP neural network alone.This pre diction model can be used as a reference for students to make a reasonable decision before applying fo r postgraduate entrance examination.Key words：postgraduate entrance exam ination;prediction;BP neural network;genetic algorithms〇引言随着社会对于高素质知识型人才的需求越来越迫切，我 国报考研究生的人数呈现逐年大幅増加的趋势。
支持向量机与遗传算法的结合方法
支持向量机与遗传算法的结合方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）则是一种优化算法。
两者结合的方法可以在解决复杂问题时发挥更大的作用。
本文将探讨支持向量机与遗传算法的结合方法，并分析其在实际应用中的优势。
支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
在实际应用中，支持向量机常用于分类和回归问题。
然而，对于一些复杂的问题，单独使用支持向量机可能无法取得理想的结果。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化问题的解。
遗传算法适用于求解复杂的多维、多模态的优化问题，能够在搜索空间中找到全局最优解或接近最优解的解。
支持向量机与遗传算法的结合方法可以通过以下步骤实现。
首先，使用支持向量机对数据进行分类或回归分析，得到一个初始解。
然后，将初始解作为遗传算法的种群，通过交叉和变异等操作对种群进行进化。
在每一代中，根据适应度函数对个体进行选择，保留适应度较高的个体，并淘汰适应度较低的个体。
最后，通过多代的进化，得到一个优化后的解。
支持向量机与遗传算法的结合方法具有以下优势。
首先，支持向量机能够通过对数据的学习得到一个初始解，遗传算法则能够通过进化过程不断优化解，使得最终的解更加接近最优解。
其次，遗传算法能够克服支持向量机在高维空间中计算复杂度较高的问题，通过优化算法的搜索能力，找到更优的解。
此外，支持向量机与遗传算法结合的方法也能够提高模型的鲁棒性，减少过拟合的风险。
在实际应用中，支持向量机与遗传算法的结合方法被广泛应用于各个领域。
例如，在图像识别领域，可以使用支持向量机对图像进行分类，然后使用遗传算法优化分类结果。
在金融领域，可以使用支持向量机对股票市场进行预测，然后使用遗传算法优化投资策略。
应用数学股票预测模型有哪些
应用数学股票预测模型有哪些应用数学模型进行股票预测是金融领域的一个重要研究方向。
以下是几个常用的数学模型：1. 时间序列模型：时间序列模型是通过对股票价格和交易量等数据进行统计分析，来预测未来的股票价格走势。
常见的时间序列模型有ARIMA模型、GARCH模型和ARCH模型等，它们可以捕捉股票价格的自相关性和波动性。
2. 线性回归模型：线性回归模型是通过对股票价格与影响因素之间的线性关系进行建模，来预测未来的股票价格。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型等，它们可以基于历史数据来估计股票价格与各个因素之间的关系，并进行预测。
3. 人工神经网络模型：人工神经网络模型是通过模拟人脑神经元的工作原理，通过多层神经元之间的连接来进行模式识别和预测。
常见的人工神经网络模型有前馈神经网络和循环神经网络等，它们可以通过学习历史数据中的模式和规律，来预测未来的股票价格走势。
4. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种非线性分类和回归分析的方法，它通过在不同类别之间建立最优超平面，来进行股票价格的预测。
支持向量机模型可以处理高维数据和非线性关系，具有较好的泛化性能，在股票价格预测中有较好的应用效果。
5. 遗传算法模型：遗传算法模型是一种基于进化和自然选择的优化算法，它通过对股票价格的历史数据进行基因编码和进化操作，来优化股票价格预测的模型参数。
遗传算法模型可以找到全局性较好的解，对于复杂的股票预测问题具有一定的优势。
以上是几个常用的应用数学模型进行股票预测的方法，每个模型都有其适用的场景和特点。
在实际应用中，通常会结合多种模型，通过模型融合的方法来提高股票预测的准确性和稳定性。
同时，还需要根据具体情况选择合适的特征和参数，并进行模型的参数优化和验证，以获得更好的预测效果。
基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测
［ ｏｌ 编 号 ］ １ ． ９ ９ ｉ ｉｓ ． ０ ２ ｏ ０ ３ ６ ／ ．ｓ ｎ １ ０
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基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测
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基于遗传算法支持向量机的网络入侵预测
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高 维 、 样 本 和 线 性 不 可 分 性 ， 工 智 能 方 法 是 解 决 这 类 问 小 人
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｔ ｅ ｏ ｔ ｌ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｕ ｅ ｎ ｐ ｅ ｉｔ ｇｍｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｔ ｅ．Ｔ ｅ ｓ ｐ ｏ ｅ ｔｒｍａ ｈ ｎ ｓｕ ｅ ｉ ｌｔ ｈ ｈ ｐ ｉ ｇ ｒ ｈ ｓ ｓ ｄ ｉ ｒ ｄ ｃｉ ｄ ｌ ｎ ｔ ｅｔ ｓ ｓ ｔ ｈ ｕ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｃ ｉ ｅ ｉ ｓ ｄ ｔ ｓｍｕ ａｅｔ ｅ ｍａ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ
基于遗传算法的参数优化估算模型
基于遗传算法的参数优化估算模型作者：王晓华杨娜来源：《电子世界》2012年第24期【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。
固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求，同时使得学习算法过于死板，不能体现出来算法的智能化优点，因此利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对估算模型的参数进行优化，使得估算模型灵活、智能，更加符合实际工程建模的需求。
【关键词】遗传算法；参数优化；估算模型1.引言随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。
研究发现，支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷，最为突出的是参数的选取和优化问题，以往在参数选取方面，一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等，在实际应用必然会影响模型的精准度，造成一定影响。
如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题，同时也是目前应用研究的重点。
而常用的交叉验证试算的方法，不仅耗时，且搜索目的不清，使得资源浪费，耗时耗力。
不能有效的对参数进行优化。
针对参选取的问题，本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。
2.遗传算法2.1 遗传算法的实施过程遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。
图1详细的描述了遗传算法的流程。
其中，变量GEN是当前进化代数；N是群体规模；M是算法执行的最大次数。
遗传算法在参数寻优过程中，基于生物遗传学的基本原理，模拟自然界生物种群的“物竞天则，适者生存”的自然规律。
把自变量看作生物体，把它转化成由基因构成的染色体（个体），把寻优的目标函数定义为适应度，未知函数视为生存环境，通过基因操作（如复制、交换和变异等），最终求出全局最优解。
2.2 GA算法的基本步骤遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则（适应度评估）施加一定的操作，从而实现模型中数据的优胜劣汰，使得进化过程趋于完美。
从优化搜索角度出发，遗传算法可使问题的解，一代一代地进行优化，并逼近最优解。
基于AI的遗传疾病风险评估模型
基于AI的遗传疾病风险评估模型随着人类基因组学的发展和人们对遗传疾病的认识不断深入，基于人工智能（AI）技术的遗传疾病风险评估模型日益成为研究的热点。
这种模型通过分析个体的基因信息和相关环境因素，帮助人们准确预测和评估遗传疾病的风险，并为个体制定个性化的治疗和预防方案。
本文将介绍基于AI的遗传疾病风险评估模型的原理、应用和发展前景。
一、遗传疾病风险评估模型的原理基于AI的遗传疾病风险评估模型主要包含三个关键步骤：数据收集与预处理、模型构建与训练、结果预测与个性化建议。
1. 数据收集与预处理遗传疾病风险评估的关键在于收集个体的基因信息和相关的临床数据。
通过测序技术等手段，可以获得个体的基因组信息，包括单核苷酸多态性（SNPs）、拷贝数变异（CNVs）等。
同时，还需要收集个体的临床资料，如性别、年龄、生活习惯等因素。
在数据预处理阶段，常常需要对原始数据进行清洗、变换和选择等操作，以便提高模型的精度和可靠性。
2. 模型构建与训练在数据预处理之后，需要选择合适的AI算法构建遗传疾病风险评估模型。
常用的AI算法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和决策树等。
这些算法可以根据个体的基因信息和临床数据，建立数学模型，并通过训练集的训练来优化模型的参数。
在模型构建过程中，还需要考虑特征选择、过拟合等问题，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。
3. 结果预测与个性化建议通过训练好的遗传疾病风险评估模型，可以对新的个体进行风险预测。
模型会根据个体的基因信息和相关临床数据，计算出相应的风险评分，并给出相应的个性化建议。
这些建议可以包括生活方式的调整、用药指导等，有助于个体做出更加科学的健康决策。
二、基于AI的遗传疾病风险评估模型的应用基于AI的遗传疾病风险评估模型在医疗领域具有广泛的应用前景。
1. 疾病预测与预防借助AI技术，遗传疾病风险评估模型可以提前发现患者的潜在遗传疾病风险，并及时采取预防措施。
例如，通过分析个体的基因信息和临床数据，模型可以预测患者患某种遗传性癌症的风险，并提供相应的早期筛查建议，帮助患者及时发现和治疗疾病，提高生存率。
基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例
基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例何国栋;崔东文【摘要】提出一种基于阴阳对(YYPO)算法优化的随机森林(RF)与支持向量机(SVM)组合预测方法,利用YYPO算法对RF、SVM关键参数和组合权重系数进行优化,构建YYPO-RF-SVM预测模型,并与YYPO-RF、YYPO-SVM模型及RF、SVM模型作对比分析,以某水文站年径流预测为例进行实例研究.利用实例前30 a、中间14 a和后10 a资料对YYPO-RF-SVM等5种模型进行训练、检验和预测.结果表明,YYPO-RF-SVM模型对实例训练、检验和预测的平均相对误差绝对值分别为2.76％、4.64％、3.02％,精度均高于YYPO-RF等4种模型.YYPO-RF-SVM模型具有更高的预测精度和泛化能力,可为水文预测预报和相关预测研究提供参考和借鉴.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】6页(P33-38)【关键词】径流预测;阴阳对优化算法;随机森林;支持向量机;参数优化【作者】何国栋;崔东文【作者单位】云南省水文水资源局文山分局,云南文山 663099;云南省文山州水务局,云南文山 663099【正文语种】中文【中图分类】P333提高径流预测精度一直是水文预测预报中的热点和难点。
目前，除常规回归分析、数理统计等方法用于径流预测外，BP、GRNN、RBF等神经网络法[1-3]、支持向量机法[4-5]、集对分析法[6-7]、投影寻踪回归法[8]、小波分解混合法[9-10]以及随机森林法[11]等非常规方法尝试用于径流预测，并取得了较好的预测效果。
然而，由于受自然条件、人类活动等众多确定性因素和随机因素的影响，致使径流的形成和变化过程异常复杂，仅依靠单一的常规或非常规方法进行径流预测，往往难以达到理想的预测效果和精度。
上述各种常规和非常规预测方法均有其优点及不足，组合预测法就是利用组合预测的思想，有效综合各组合单元优势，同时克服组合单元在应用上的不足，从而达到提高组合模型预测精度和泛化能力的目的[12]。
基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型
基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型孙秋韵;刘金清;刘引;吴庆祥【摘要】针对股票价格的动态性及非线性等特点,提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化参数的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)股价预测模型。
首先将选取的股票价格样本进行小波去噪处理,然后将经过改进GA优化参数的SVR模型对去噪后的数据进行预测及评价。
结果证明,改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果,对股票价格的预测研究具有一定的意义。
%Aiming to the dynamics and nonlinearities of stock price, a stock price prediction model that based on support vector regression (SVR) with parameters optimized by improved genetic algorithm (GA) was proposed. First, the wavelet was used to de-noise the samples of stock price. Then the SVR model whose parameters were optimized by improved GA was utilized to predict and assess the data de-noised by wavelet. The result demonstrated that the improved wavelet-GA-SVR model has good prediction effect, and it is significant to the study of the prediction of stock price.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】6页(P29-34)【关键词】小波去噪;遗传算法;支持向量机回归;股价预测【作者】孙秋韵;刘金清;刘引;吴庆祥【作者单位】福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州350007;福建师范大学光电与信息工程学院，福州 350007【正文语种】中文股票价格的数据预测系统是一个动态、非线性的系统. 影响股票价格的因素不胜枚举, 价格波动的变化也显得异常复杂. 因此, 如何有效地进行股票价格的预测, 最大程度的规避股票风险, 成为当今国内外学者的研究方向. 目前, 常见的股票价格的预测方法有文献[1]利用K线图法分析股票市场, 能预测股票大致走势, 但这种图形分析法属于定性方法, 无法预测具体的股票价格. 文献[2]利用自回归移动平均模型等时间序列模型, 较好地解决了线性平稳的预测问题, 但对于非线性和非平稳的预测问题解决得不够理想. 由于股票价格的非线性, 价格预测的研究方向逐渐从传统时间序列分析方法向人工智能分析方法进行转变.近年来, 具有自组织、自学习和良好非线性逼近能力的神经网络被引入到股市预测的研究中[3,4], 但神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点.而Vapnik基于结构风险最小化原则提出的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种新型神经网络因具有全局最优解, 从而能较好地解决了这一问题[5]. 基于SVM衍生的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)主要是通过空间升维后, 在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归[6]. SVR具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点, 但由于此算法的核心在于用核函数代替线性方程中的线性项进行非线性回归, 直接应用于股票预测领域容易存在参数难以选择的问题.本文针对SVR存在参数难以选择的问题, 提出了一种基于改进遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的SVR模型用于股票价格预测. 首先对股票价格时间序列进行小波去噪, 消除其中的噪声, 并充分保留原信号的有效特征; 使用改进GA对SVR模型所涉及的参数进行优化; 最后利用优化后的参数来训练SVR模型, 而得到改进小波-GA-SVR模型. 通过对比预测值与实际值, 验证了该模型的有效性. 不仅能够减少反复实验的盲目性, 还能有效的提高最优参数选取的成功率和效率, 进而提高SVR模型的预测精度.1.1小波理论简析小波分析的概念最初由Hear在20世纪初提出, 直到20世纪80年代末法国学者Mallat提出了多分辨率分析的概念, 统一了各种具体小波基的构造方法, 小波分析在信号处理、图像分析、非线性科学等领域已有重大突破, 成为20世纪最辉煌的科学成就之一[7].任意函数f(t)∈L2(R)在小波基Ψa,b (t)下进行展开, 称作函数f(t)的连续小波变换, 其表达式为:其中, a为尺度因子, b为平移量. 由表达式可以得出, 在连续变化的a, b值下, Ψa,b (t) 具有很强的关联性, 因此, 小波变换系数的信息量是冗余的, 而冗余信息不利于对信号的分析和处理, 所以对尺度和时移参数进行离散化后, 再进行小波重构. 通常使用的离散化方法是:尺度参数的离散化: , j∈Z(通常a0的值为2, 称为二进小波).时移参数的离散化(取决于尺度参数): , j,k∈Z.则函数离散化后的小波变换的表达式为:1.2 小波去噪原理根据信号中有用信号和噪声的时频特性的不同, 通过将离散化后的小波分解成j 层, 此时有用信号在时域上表现为低频信号或者较为平稳的信号. 但是由于噪声在时域分布的全局性, 需要从第一层到第j层, 每层选择一个阈值, 同时对高频系数进行量化处理. 最后对经过阈值消噪处理后的各层高频系数和小波分解后的低频系数进行小波重构, 恢复去噪后的原始信号估计值.含噪声的数据信号f(t)表示为:其中, s(t)是原始信号, e(t)是一个标准的高斯白噪声, 即e(t)~N(0,1), 是噪声级. 从含噪声的数据信号f(t)中恢复原始信号s(t), 需要以下3个步骤:1)选取合适的小波基函数, 对原始信号进行小波分解, 得到各层的小波系数. 若f(k)为信号f(t)的离散采样数据, 则信号f(t)的正交小波变换分解公式为:其中, cj,k为尺度系数, dj,k为小波系数, h、g为一对正交镜像滤波器组; j为分解层数, N为离散采样点数. 运用上式将含噪信号f(t)进行小波分解至j层, 得到相应的小波分解系数.2)对分解得到的小波系数进行阈值处理, 其阈值的处理方法有2种:软阈值法能够使估计信号实现最大均方误差最小化, 即去噪后的估计信号是原始信号的近似最优估计. 因此本文选择软阈值法进行小波去噪.3)把去噪处理后的小波系数进行小波重构, 得到去噪后的数据. 小波重构过程是分解过程的逆运算, 相应的重构公式为:将经阈值处理过的小波系数用上式重构, 得到恢复的原始信号估计值. 小波去噪流程图如图1所示:2.1 改进遗传算法遗传算法是模仿自然界“适者生存”的生物进化原理发展起来的随机全局搜索和优化方法, 根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择, 经过多代繁殖进化, 获得适应值最好的个体作为问题的全局最优解[8,9]. 然而标准遗传算法在优化参数的过程中存在收敛慢的问题, 本文提出一种改进遗传算法, 简化了标准遗传算法中变异、交叉概率需要反复试验才能得到较精确结果的步骤, 同时提高了遗传算法的收敛性. 与标准的遗传算法相比, 改进遗传算法的交叉概率与变异概率不再是一个固定值, 而是按种群的适应度进行自动调整. 改进遗传算法中交叉概率及变异概率的具体运算公式如下:其中交叉概率pc1, pc2及变异概率pm1, pm2均为给定值, f’为要交叉的两个体中较大的适应度值, f是被选择为变异个体的适应度值, fa为每代群体的平均适应度值, fmax为群体中最大的适应度值. 群体中的较优个体拥有更高的交叉概率与变异概率, 为了保证每一代的最优个体不被破坏, 采用最优精英策略, 将其直接复制到下一代中.2.2 支持向量回归机支持向量机模型是一种能够实现结构风险最小化思想的较好方法. 通过引入核函数将非线性矢量映射到高维空间, 避免了非线性拟合出现局部最优, 保证了较高的拟合精度, 得到全局最优解. 同时, 随着Vapnik将不敏感损失函数的引入, 替代了高维空间中的内积运算, 并且将该方法推广到回归问题, 提出了支持向量回归机模型. SVR模型具有较好的推广能力和非线性处理能力, 尤其在处理高维数据时, 能有效地解决“维数灾难”问题.SVR主要是通过下列4个损失函数来实现回归: Quadartic损失函数、Laplaee 损失函数、Huber损失函数及ε-不敏感损失函数. 由于ε-不敏感损失函数可以忽略真实值在某个上下范围内的误差, 其解以函数的最小化为特征, 使计算得到的对偶向量具有稀疏性, 确保全局最小解的存在和可靠泛化界的优化. 因此本文采取非线性的ε-SVR, 其构造原理[10]如下:给出一组数据点的集合, 其中xi是输入特征向量, yi是目标值, n是样本量. 非线性SVR的基本思想是透过一个非线性映像Φ, 将数据x映像到高维特征空间, 并在这个空间进行线性回归. 即:其中变量w反映了函数的复杂度, b为偏置值, φ是高维特征空间, 它是输入空间x 的非线性映像.为了能估计w和b, 所需要解决的优化问题由以下方程得出:其中C为惩罚参数, , 为松弛变量, ε为不敏感损失函数, ε的引入提高了估计的稳健性.为了求解以上问题, 通常采用对偶理论, 把其转化为凸二次规划问题. 对上式进行拉格朗日变换, 可得:其中, 拉格朗日函数相对于变量w, b, , 的导数为0.最后, 导入拉格朗日算子和优化的限制式, 式(13)的决策函数变为:其中, k(xi+x)为SVM的核函数. 只有当核函数满足Mercer条件时, 才能得到低维空间对应的非线性计算. 而常用的核函数主要有三种: 多项式核函数、Gauss径向基(RBF)核函数及多层感知机核函数. 在以上三种核函数中, RBF不需要先验知识,对任意样本能够表现出较好的泛化性能和较强的学习能力, 所以本文选择将RBF作为核函数.SVR模型中, RBF核函数引入的参数σ、惩罚因子C及ε-不敏感损失函数中的参数ε的选择及优化直接影响SVR模型的准确性, 若参数选取不当, 将会导致SVR模型的过学习或欠学习现象. 目前SVR参数选择的方法中, 主要有经验确定法和网格搜索法. 其中经验确定法要求使用者有较深厚的SVR理论基础; 而网格搜索法的计算量较大, 并且两种方法都不能对参数进行优化及保证找到全局最优解. 为此, 引入改进遗传算法对支持向量回归模型参数进行优化, 以保证股价预测模型的准确性. 2.3 改进遗传算法优化SVR模型原理改进遗传算法优化参数过程分为四个步骤: 对参数进行编码、初始化群体、计算适应度函数和遗传操作.Step1: 采用二进制编码方法对SVR参数(C, σ, ε)进行编码, 并随机产生初始种群; Step2: 计算适应度值. 适应度函数通常根据求解问题的目标函数来选取, 本文选取的适应度函数为均方误差MSE, 它是从交叉验证(cross validation, CV)机制中验证子集产生的均方误差, 在回归问题中能有效地衡量染色体优劣, 并且经过交叉验证后可以避免或减轻过拟合现象. 其公式如下:其中为真实值, 为预测值, n为训练集样本量. 该适应度值越小, 表示个体效果越优, 被选择的概率也越大.Step3: 遗传操作. 运用选择、交叉和变异算子进行遗传操作, 计算由交叉和变异生成的新个体的适应度值, 新个体与父代一起组成新一代群体.选择操作: 按照轮盘赌选择方法选择N(N为偶数)个个体, 计算群体的平均适应度值fa和最大适应度值fmax.交叉、变异操作: 将群体个体随机配对, 对每对个体, 根据公式(8)和(9)计算自适应交叉概率pc和变异概率pm, 以pc和pm为概率分别进行交叉操作及变异操作. Step4: 判断适应度值是否达到终止条件(以最大迭代次数为终止条件), 未达到终止条件, 转入Step2; 继续执行优化算法, 直到满足终止条件, 最终以进化过程中最小适应度的个体作为最优解, 把得到的最优参数(C, σ, ε)带入SVR模型进行预测. 改进GA-SVR流程图如图2所示:3.1 实验数据选取及实验环境本文选取上证A股指数为实验对象, 并选取收盘价, 开盘价, 最高价, 最低价, 成交价及成交量为预测模型的特征值. 在数据区间上, 选取2013年1月4日至2013年12月31日之间的238个交易日线数据, 其样本量大小为1428, 构成238*6矩阵, 所有数据均来源于大智慧数据库. 其中, 前180组数据样本为训练集, 后58组数据样本为测试集.在MATLAB2010b的环境下, 实现改进小波-GA-SVR模型对股票样本的回归和预测, 并使用相关系数(R2)和均方误差(MSE)作为回归模型的评价依据, 与单一的SVR 模型、GA-SVR模型、BP神经网络模型和标准小波-GA-SVR模型进行对比分析.3.2 数据的归一化及小波去噪细节为了消除指标之间的量纲影响, 对数据进行归一化处理, 使得数据较容易进行处理比较. 本文通过对数据的归一化处理, 将数据映射到[-1, 1]区间内. 经过归一化处理后的原始数据, 其各项指标均处于同一数量级, 适合进行综合对比评价.数据归一化后, 对数据样本进行小波去噪处理, 以充分保留数据的有效特征. 由于小波基类型和小波分解层数的不同会使小波去噪产生不同的效果, 所以需要确定适合本文研究对象, 即股票价格序列的小波基类型和小波分解层数.图3, 图4分别上证A股指数去噪前后图, 由图看出, 去噪后的数据较去噪前的数据平滑很多. 同时经过反复调试, 将sym4小波定为小波基类型, 并且最佳小波分解层数为三层.3.3 实验参数设置及结果在改进小波-GA-SVR的模型环境下, 通过实验平台的反复测试, 最终将各参数设置为: 进化次数为100代, 群体大小N为50, pc1=0.9, pc2=0.6, pm1=0.1,pm2=0.001, 适应度函数为进行3折CV的MSE. 实验得出的最优化参数惩罚因子C=2.2741, RBF核函数参数σ=0.9621, 不敏感损失函数ε=0.0697.图5为适应度曲线的寻优结果, 反映了逐代的平均适应度和最佳适应度的进化过程. 可以看出, 平均适应度逐渐收敛到一个较小的值, 慢慢接近最佳适应度. 这不仅说明了改进GA的收敛性较好, 也意味着种群在逐渐接近最优解, 满足目标优化控制的精度要求.3.4 模型预测与比较为了验证本文提出的改进小波-GA-SVR模型在股票价格预测中的有效性和优势, 本节从三个方面进行对比实验: (1)不经过小波去噪处理, 直接运用单一的SVR模型和GA-SVR模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并和改进小波-GA-SVR模型进行对比验证; (2)使用BP神经网络模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并将BP神经网络, 同改进小波-GA-SVR模型进行对比验证. (3)使用标准小波-GA-SVR 模型对股票价格时间序列进行预测分析, 并和改进小波-GA-SVR模型进行对比验证. 预测结果分别如图6~10.图6为单一的SVR模型预测结果图, 图7为GA-SVR模型预测结果图, 图8为BP神经网络模型预测结果图, 图9为小波-GA-SVR模型预测结果图, 图10为改进小波-GA-SVR模型. 我们可以从图中直观的观察出, 标准小波-GA-SVR模型和单一的SVR模型及BP神经网络模型相比, 在数据上较为平滑, 而且在预测精度上也有明显地提高. 然而, 对比以上模型, 改进小波-GA-SVR模型得到的预测结果与实际结果在数值上更加接近, 模型预测取得较优的效果.此外, 表1给出了BP神经网络模型、单一的SVR模型, GA-SVR模型、标准小波-GA-SVR及改进小波-GA-SVR的MSE及R2的结果. 通过改进遗传算法对SVR参数的优化, 改进了遗传操作中的交叉, 变异算子, 不再是需要反复试验的单一固定值, 而是按种群的适应度进行自动调整, 大大提高了收敛性, 有效避免了标准GA收敛慢的问题, 因此改进小波-GA-SVR模型较标准小波-GA-SVR模型的预测精确度更高, 误差更小. 此外, 未经过小波去噪处理的GA-SVR模型对股票样本的预测结果在性能指标上与标准小波-GA-SVR模型较为接近, 而相比之下, 标准小波-GA-SVR 模型MSE较小, 而R2相对较大, 进而说明了采用小波去噪方法的有效性, 可以进一步提高拟合度和预测精度. 而单一的SVR模型预测结果不管在均方误差MSE还是在相关系数R2上都远不如改进小波-GA-SVR模型的预测结果, 进一步表明了SVR 模型的参数选择问题对预测结果的重要影响. 此外, BP神经网络的实验结果相对不理想. 通过和多种回归模型的对比试验, 体现出了本文所建立的改进小波-GA-SVR 模型对于股票价格序列的回归预测的准确性和优势.本文选取上证A股指数2013年的238个交易日线数据为样本, 针对SVR存在参数难以选择的问题, 使用改进GA对SVR所涉及参数的动态过程进行优化, 此外, 使用小波变换对原始数据进行小波去噪处理, 从而建立了改进小波-GA-SVR股票预测模型, 并将其同单一的SVR模型, GA-SVR模型, 标准小波-GA-SVR模型及BP神经网络模型进行了预测对比. 实验结果表明, 改进小波-GA-SVR模型不仅解决了标准遗传算法收敛速度慢及SVR模型参数难以选择的问题, 还在结合小波去噪技术之后, 进一步提高了模型的稳定性及预测精度, 说明改进小波-GA-SVR模型是有效可行的. 同时, 小波去噪技术最大限度地保留了真实的信号系数, 从而进一步提高了预测结果的正确性. 本文提出的改进小波-GA-SVR模型在股价预测的理论研究中具有重要意义, 在实际应用中还有待我们进一步的完善.1 王伟钧,袁正伟,谢文吉,杨晋浩.股市K线组合的关联规则挖掘.成都大学学报(自然科学版),2009,28(3):268 –271.2 郑伟伦.上证综合指数股票价格短期预测--基于ARIMA模型的研究分析.经济研究导刊,2014,(16):136–137.3 Guresen E, Kayakutlu G, Daim TU. Using artificial neural network models in stock market index prediction. Expert Systems with Applications, 2011, 38(8): 10389–10397.4 张秋明,朱红莉.灰色神经网络在股价预测中的应用研究. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(12).5 Cortes C, Vapnik V. Support–vector networks. Machine Learning, 1995, 20(3): 273–297.6 董美双,何欢,童晓星.基于ε-SVR的粮食产量预测模型及应用.浙江大学学报(农业与生命科学版),2009,35(4):439–443.7 Demirel H, Anbarjafari G. Image resolution enhancement by using discrete and stationary wavelet decomposition. IEEE Trans. on Image Processing, 2011, 20(5): 1458–1460.8 田建立,晁学鹏.求解0-1背包问题的混沌遗传算法.计算机应用研究,2011,28(8):2838–2839.9 Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans. on Evolutionary Computation, 2002, 6(2): 182–197.10 吴德会.基于 SVR的非线性动态系统建模方法研究.计算机应用,2007,27(9):2253–2255。
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摘 要
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（ 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 ， Ｇ Ａ — ＷＲ Ｖ Ｍ 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 。
ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｓ ｅ ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ（ Ｇ Ａ — ＷＲ Ｖ Ｍ） ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ， ｗ ｅ ｉ ｍ ｐ ｏ ｓ ｅ
第３ ２卷 第 ６期
２ ０ １ ５年 ６月
计 算机 应 用与软 件
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｔ ｆ ｗａ ｒ ｅ
Ｖｏ １ ． ３２ Ｎｏ． ６
Ｊ ｕ ｎ ．２ ０ １ ５
基 于 遗传 优 化 加 权 相 关 向量 机 的 网络 热 点 预 测 模 型
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关 键 词 中 图分 类 号 热 点 事 件 组 合 核 函数 加 权 相 关 向量 机 Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 识码 Ａ 遗传算 法 Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ６ ． ０ ７ ７
Ａ ｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐｒ ｅｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐｏ ｔ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｓ，ｉ ｎ ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ａ ｎｅ ｗ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ｓ ｅ ｖ ｅ ｎｔ ｓ
ＮＥＴＷ ｏ ＲＫ ＨｏＴＳ ＰｏＴ ＥＶＥＮＴＳ ＰＲＥＤＩ ＣＴＩ ｏＮ Ｍ ＯＤＥＬ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＧＡ－ Ｗ ＲＶＭ
Ｌ ｉ Ｒｕｉ
Ｚｈ ａ ｏ Ｂａ ｏ ｈ ｕａ
Ｗａ ｎ ｇ Ｐｅ ｎ ｇ
（ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ａ Ｂ ａ Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ ＇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ，Ｗｅ ｎ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ６ ２ ３ ０ ０ ２， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） 。 （ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ， Ａ Ｂ ａ Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ ＇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ，Ｗｅ ｎ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ６ ２ ３ ０ ０ ２ ，Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｋ ｅ ｒ ｎ ｅ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｔ ａ ｋ ｅ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｋ ｅ ｒ ｎ ｅ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｗ ＲＶＭ ，ａ ｎ ｄ ｅ ｍｐ ｌ ｏ ｙ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｔ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｓ ｅ ｋ ｅ ｎｅ ｒ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ — ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｏ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ １ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｗ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｙ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ｓ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ，ＧＡ— Ｗ ＲＶＭ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｈ ｏ ｔ ｓ ｐ ｏ ｔ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｓ ，ａ ｎ ｄ