王梦非
- 作品数：4 被引量：36H指数：3
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型被引量：21
- 2015年
- 设计了基于决策树和GA-BPNN(遗传算法-BP神经网络)组合预测模型,通过决策树分类贡献优先特征选择方法解决了BP神经网络的输入参数难选取的问题;利用改进遗传算法的全局择优能力,解决了BP神经网络由于随机选取初始权值导致易陷入局部极小值的缺陷。实验证明,组合预测模型能自学习专家经验,准确地对职业能力进行智能预测。
- 梁栋张凤琴陈大武李小青王梦非
- 关键词：BP神经网络决策树遗传算法
- 基于对偶随机投影的线性核支持向量机被引量：1
- 2017年
- 针对大型支持向量机(SVM)经随机投影特征降维后分类精度下降的问题,结合对偶恢复理论,提出了面向大规模分类问题的基于对偶随机投影的线性核支持向量机(drp-LSVM)。首先,分析论证了drp-LSVM相关几何性质,证明了在保持与基于随机投影降维的支持向量机(rp-LSVM)相近几何优势的同时,其划分超平面更接近于用全部数据训练得到的原始分类器。然后,针对提出的drp-LSVM快速求解问题,改进了传统的序列最小优化(SMO)算法,设计了基于改进SMO算法的drp-LSVM分类器。最后实验结果表明,drp-LSVM在继承rp-LSVM优点的同时,减小了分类误差,提高了训练精度,并且各项性能评价更接近于用原始数据训练得到的分类器;设计的基于改进SMO算法的分类器不但可以减少内存消耗,同时可以拥有较高的训练精度。
- 席茜张凤琴李小青管桦陈桂茸王梦非
- 关键词：支持向量机降维
- 城市交通网元胞自动机全局流量预测方法被引量：5
- 2017年
- 面对城市交通日益拥堵,针对交通管理中全局流量预测难的问题,通过将路口的各个方向的车流以不同的边表示,将双向道路的两侧分别拆分为两个端点,提出了精准描述进入和离开交通道路各方向负载的方法。以节点作为元胞自动机的元胞,以边关系作为元胞的邻域,利用阻塞—转移方法建立元胞自动机的局部规则,并采用递归算法计算每一时刻交通网中各个节点元胞上的交通流量,构建城市交通网络流量预测模型。最后以某市交通主干道的实测流量数据为例,验证了该预测模型的准确性和高效性,从而证实了该模型对于城市的交通管理能力有一定的提升作用。
- 张凤琴王梦非管桦李小青陈大武陈桂茸
- 关键词：城市交通网元胞自动机
- 使用遗传算法改进的两阶段云任务调度算法研究被引量：9
- 2017年
- 为了解决传统整数规划方法在云资源调度问题上收敛速度慢,难以适应大规模云端任务调度优化的缺陷,基于遗传算法提出了初始任务配置算法和动态任务配置算法,分别用于解决云端任务初始提交阶段和任务动态运行阶段的资源调度优化问题.在两阶段任务调度优化过程中,分别结合截止时间和资源利用率确定了有针对性的优先级队列,分别使用滑动窗口机制和在线迁移机制提升任务调度性能.通过对迭代过程和收敛速度的实验分析,本文算法能够利用遗传算法的优势解决两阶段云任务调度优化问题,并具有更快的收敛速度.
- 李腾耀张凤琴王梦非
- 关键词：遗传算法资源调度云计算
