关于ARIMA-SVM网络流量预测的新方法研究（2012年）

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简介：
本文于2012年探讨了一种结合ARIMA与SVM技术的新型网络流量预测模型，旨在提升预测精度与实用性。本段落研究了网络流量预测精度问题。由于网络流量受多种因素的影响，并且其变化具有周期性、非线性和随机性的特点，因此采用ARIMA模型与SVM（支持向量机）模型相结合的方法建立了一种新的预测模型。具体来说，利用ARIMA来捕捉和预测网络流量的周期性和线性趋势；然后使用SVM拟合网络流量中的非线性和随机变化部分；最后将这两种方法的结果再次输入到SVM中进行融合处理，以获得最终的网络流量预测结果。通过实际数据对模型性能进行了测试。仿真结果显示，ARIMA-SVM组合模型提高了网络流量预测精度，并降低了预测误差，能够更全面地描述和刻画出网络流量的变化规律。

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关于ARIMA-SVM网络流量预测的新方法研究（2012年）

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本文于2012年探讨了一种结合ARIMA与SVM技术的新型网络流量预测模型，旨在提升预测精度与实用性。本段落研究了网络流量预测精度问题。由于网络流量受多种因素的影响，并且其变化具有周期性、非线性和随机性的特点，因此采用ARIMA模型与SVM（支持向量机）模型相结合的方法建立了一种新的预测模型。具体来说，利用ARIMA来捕捉和预测网络流量的周期性和线性趋势；然后使用SVM拟合网络流量中的非线性和随机变化部分；最后将这两种方法的结果再次输入到SVM中进行融合处理，以获得最终的网络流量预测结果。通过实际数据对模型性能进行了测试。仿真结果显示，ARIMA-SVM组合模型提高了网络流量预测精度，并降低了预测误差，能够更全面地描述和刻画出网络流量的变化规律。

基于BP神经网络的交通流量预测方法研究

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本研究结合Adaboost算法和BP神经网络，旨在提升税收预测模型的准确性。通过增强学习算法与神经网络的有效融合，为税务决策提供有力支持。该论文发表于2012年。为解决传统税收预测模型精度较低的问题，本段落提出了一种结合Adaboost算法与BP神经网络的新型方法用于税收预测。该方法首先对历史上的税收数据进行预处理，并初始化测试数据分布权值；接着初始化BP神经网络中的权重和阈值，将此网络作为弱预测器反复训练并调整其权重；最后利用Adaboost算法整合多个经过优化后的BP神经网络弱预测器形成一个强预测模型。通过对中国1990年至2010年的税收数据进行仿真实验验证了该方法的有效性：相比传统的BP网络预测，平均误差相对值从原来的0.50%显著下降至0.18%，从而有效避免了单个BP神经网络可能陷入局部最优解的问题。

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本文探讨了利用支持向量机(SVM)技术对微博内容的转发数量进行预测的方法，并分析了其有效性与准确性。通过构建模型，我们发现该方法在一定程度上能够有效预测微博信息的传播趋势和范围，为社交媒体的信息传播研究提供了新的视角和技术手段。为了评估微博的传播效果，在分析影响用户转发行为的因素基础上，提出了一种利用SVM算法预测用户的转发行为的方法。该方法采用五项特征：用户影响力、活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度来进行预测，并基于此提出了一个用于预测转发规模的模型。最后还提供了一个评估传播规模预测准确性的方案。实验结果显示，使用新浪微博的数据进行测试时，该算法的预测精度达到了86.63%。

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本研究探讨了在复杂网络环境下演化博弈的行为规律与动力学特性，分析不同策略间的竞争及合作机制，为理解社会、生物系统中的互动模式提供理论基础。在自然界及人类社会中，合作行为普遍存在。理解自私个体间如何产生并维持合作关系吸引了众多科学家的关注。目前，演化博弈理论被视为研究合作现象的重要工具之一。随着复杂网络理论的快速发展，基于复杂网络的演化博弈研究引起了广泛兴趣。本段落旨在对这一领域的研究成果进行综述，并对未来的研究方向提出展望。

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