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公开(公告)号:CN104199870A
公开(公告)日:2014-12-10
申请号:CN201410408493.2
申请日:2014-08-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2468 , G06F16/28
Abstract: 基于混沌搜索的LS-SVM预测模型的建立方法,包括下述步骤:A)建立样本训练数据集;B)计算模型系数;C)采用混沌搜索改进算法进行寻优,获得待优化函数的最小值和最优混沌变量;D)确定优化的LS-SVM预测模型;E)样本更新处理。本发明通过混沌搜索改进算法对模型参数寻优后建立的LS-SVM自适应资源预测模型,能对云计算中的预测对象运行状态进行动态预测,预测结果具有很好的自适应性,能确保预测结果更加逼近预测对象的真实值。该模型缓解了混沌搜索对初值的敏感性,且在混沌迭代搜索过程中,通过对混沌变量的调整,使得其第二次搜索能够在最优解的邻域内快速搜索,提高搜索效率,并减少陷入局部最优的可能。