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局域支持向量机的改进及其在网络流量预测中的应用
摘要：
在网络流量预测领域，局域支持向量机（LS-SVM）是一种常用的分类和回归算法，它具有高效、简便、泛化能力强等优点。然而，传统的LS-SVM算法存在一些问题，如参数选择困难、kernel过于简单等。本文针对这些问题，对LS-SVM进行了改进，包括采用遗传算法优化参数、引入多粒度核函数等。同时，本文还将这些改进应用于网络流量预测中，实验结果表明，改进后的算法具有更好的预测性能和更稳定的效果。本文的研究成果对提高网络流量预测的准确性和实用性具有重要意义。
关键词：局域支持向量机；改进；遗传算法；多粒度核函数；网络流量预测
一、引言
随着互联网的广泛应用，网络流量数据已经成为一类重要的大数据，具有诸多应用场景，如网络性能优化、网络安全检测等。准确地预测网络流量数据对于这些应用非常关键。局域支持向量机（LocalSupportVectorMachine,LS-SVM）作为一种高效、简便的机器学习算法，已被广泛应用于网络流量预测领域。然而，传统的LS-SVM算法存在一些问题，如参数选择困难、kernel过于简单等，限制了算法的应用范围和性能。
本文旨在对LS-SVM算法进行改进，提高其在网络流量预测中的应用性能。具体来说，本文的研究内容包括以下方面：
1.采用遗传算法进行LS-SVM参数的优化。
2.引入多粒度核函数，提高LS-SVM的kernel复杂度和拟合能力。
3.将改进后的LS-SVM算法应用于网络流量预测中，并与传统的LS-SVM算法进行比较。
二、相关工作
2.1LS-SVM算法
LS-SVM算法是一种基于支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）的算法，同样使用特征空间上的核函数，通过构造拉格朗日乘子实现优化，但与传统的SVM算法不同的是，LS-SVM算法使用的是局域的最小化形式，避免了传统SVM算法中可能存在的全局优化问题。同时，LS-SVM算法还具有实现简单、泛化性能强等优点。
2.2LS-SVM的问题与改进
虽然LS-SVM算法具有很多优点，但在实际应用中也存在一些问题。例如，参数选择问题是LS-SVM算法常见的问题之一。传统的参数选择方法采用网格搜索或交叉验证等方法来确定参数，但这些方法受样本数量和参数空间的限制，计算时间较长，可行性较低。此外，传统的LS-SVM算法还存在kernel过于简单、拟合能力不足等问题。面对这些问题，研究人员提出了多种改进方法，如用粒子群算法进行参数优化、引入多个kernel等。
三、算法改进
3.1遗传算法优化LS-SVM参数
传统的参数选择方法对于LS-SVM算法并不适用，因此，为解决这一问题，本文采用遗传算法对LS-SVM算法的参数进行优化。遗传算法是一种基于群体遗传传递机制进行优化的算法，可以高效地寻找全局最优解。使用遗传算法优化LS-SVM算法参数，可以有效地降低算法在参数选择方面的计算量和时间复杂度，提高算法的效率和鲁棒性。
3.2引入多粒度核函数
传统的LS-SVM算法使用的是单一的核函数，这种方法存在的问题是拟合能力和泛化能力有限。为解决这一问题，本文采用多粒度核函数来增加kernel的复杂度和拟合能力。多粒度核函数指的是将数据分解为多尺度的子集，在每个子集上采用不同的核函数进行计算。这种方法可以提高LS-SVM算法的拟合能力和泛化能力，同时也可以提高算法的抗噪声能力和鲁棒性。
四、实验结果与分析
4.1实验设置
本文采用UCI数据集和爬虫数据集进行实验，比较了传统LS-SVM算法和改进后的LS-SVM算法在网络流量预测中的效果。在实验中，采用10次交叉验证的方法来评估算法的效果。
4.2实验结果
实验结果表明，改进后的LS-SVM算法在网络流量预测中具有更好的拟合能力和泛化能力，能够更准确地预测网络流量数据。同时，改进后的算法还具有较好的鲁棒性，对噪声数据具有更好的适应性。
五、总结与展望
本文针对传统的LS-SVM算法存在的一些问题，对LS-SVM算法进行了改进，包括采用遗传算法优化参数、引入多粒度核函数等。实验结果表明，改进后的算法在网络流量预测中具有更好的拟合能力和泛化能力，较好地解决了LS-SVM算法存在的问题。未来的研究方向包括更深入地探究LS-SVM算法的优化思路和方法，并将其应用到更多的领域中，提高其实用性和普适性。