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一种基于PSO-DELM算法的比赛场馆内手机上网流量预测方法

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一种基于PSO‑DELM算法的比赛场馆内手机上网流量预测方法。本发明涉及一种基于粒子群算法优化深度极限学习机对比赛场馆的手机上网流量预测方法，其中包括数据的预处理，以及构建PSO‑DELM网络流量预测模型。首先根据流量数据的自身特性做出预处理，形成新的数据样本集。在极限学习机中引入自动编码器完成多隐含层的深度极限学习机的构建，并且使用粒子群优化算法对深度极限学习机的各个隐含层的网络节点数目进行优化，选取使模型误差最小的节点数，从而使模型的预测准确率得到提升，最后对算法模型的参数进行设置。本发明基于深度极限学习机理论，并构建经过优化的PSO‑DELM模型，不仅能够使模型的训练速度快、避免的局部最小值的出现，而且相对于其他预测模型的准确率有所提升。

著录项

公开/公告号CN111355633A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-30

原文格式PDF
申请/专利权人安徽理工大学;
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申请/专利号CN202010104719.5
发明设计人刘东;周莉;郑晓亮;张磊;
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申请日2020-02-20
分类号
代理机构
代理人
地址 232001 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号
入库时间 2023-12-17 10:03:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-24

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L12/26 申请日:20200220

实质审查的生效
2020-06-30

公开

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