【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本申請屬于網(wǎng)絡行為預測，尤其涉及一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的方法。
技術介紹
1、隨著全球化的推進和多語言社交平臺的廣泛使用，復雜網(wǎng)絡的行為分析在多語言大數(shù)據(jù)環(huán)境中的應用需求日益增長。復雜網(wǎng)絡，如社交網(wǎng)絡、經(jīng)濟網(wǎng)絡、通信網(wǎng)絡等，通常由節(jié)點(個體)和邊(交互關系)組成，它們的行為表現(xiàn)出動態(tài)性、非線性和高度的不確定性。在多語言背景下，數(shù)據(jù)來源不僅多樣且涉及不同語言，這使得網(wǎng)絡的行為預測變得更加復雜和具有挑戰(zhàn)性。多語言數(shù)據(jù)包含多種語義和文化差異，傳統(tǒng)的單一語言或特定數(shù)據(jù)集分析方法難以滿足多語言大數(shù)據(jù)的需求，無法全面捕捉跨語言行為特征，也無法在不同語言環(huán)境下保持預測的一致性和魯棒性。
2、此外，隨著多語言數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，數(shù)據(jù)中包含大量的冗余信息和噪聲，現(xiàn)有的復雜網(wǎng)絡分析方法往往缺乏有效的特征選擇和冗余數(shù)據(jù)去除機制。這種冗余和噪聲數(shù)據(jù)不僅影響模型的計算效率，還可能降低預測結果的準確性。與此同時，復雜網(wǎng)絡的節(jié)點和結構經(jīng)常動態(tài)變化，傳統(tǒng)靜態(tài)分析方法難以適應這種變化，導致預測模型無法及時反映網(wǎng)絡的真實行為變化。此外，復雜網(wǎng)絡行為表現(xiàn)出高度的非線性和隨機性，現(xiàn)有的預測模型難以通過固定參數(shù)或手工調(diào)參達到最佳效果，需要一種更具自適應性的方法來優(yōu)化模型參數(shù)，從而提升預測精度。現(xiàn)有技術存在不足。
技術實現(xiàn)思路
1、本申請的目的在于提供一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的方法，旨在解決由于現(xiàn)有復雜網(wǎng)絡由于高度不確定性，以及因為多語言、冗余信息和噪聲對網(wǎng)絡行為預測
2、一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的方法，所述方法包括下述步驟：
3、s1.對基于不同語言的網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)進行符號、語義和格式的統(tǒng)一處理，使其適用于復雜網(wǎng)絡的行為預測模型；
4、s2.利用演化計算算法對預處理后的網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)的特征進行選擇與優(yōu)化；
5、s3.通過演化計算算法，根據(jù)復雜網(wǎng)絡中的節(jié)點和邊的動態(tài)變化，自適應調(diào)整行為預測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構參數(shù)，應對復雜網(wǎng)絡的變化；
6、s4.針對復雜網(wǎng)絡中行為的非線性和不確定性，通過演化計算算法迭代優(yōu)化所述行為預測模型的配置超參數(shù)，實現(xiàn)模型的自動調(diào)優(yōu)；
7、所述復雜網(wǎng)絡包括社交網(wǎng)絡、經(jīng)濟網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡；所述節(jié)點代表復雜網(wǎng)絡中的個體；所述邊代表所述個體之間的交互關系；所述神經(jīng)網(wǎng)絡架構參數(shù)包括：weight和bias；所述超參數(shù)包括：迭代次數(shù)、學習率。
8、另一方面，本申請還提供了一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的系統(tǒng)，采用如上述任意一項的方法；該系統(tǒng)包括：
9、數(shù)據(jù)預處理模塊，對基于不同語言的網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)進行符號、語義和格式的統(tǒng)一處理，使其適用于復雜網(wǎng)絡的行為預測模型；
10、演化計算特征選擇模塊，利用演化計算算法對預處理后的網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)的特征進行選擇與優(yōu)化；
11、動態(tài)網(wǎng)絡分析模塊，通過演化計算算法，根據(jù)復雜網(wǎng)絡中的節(jié)點和邊的動態(tài)變化，自適應調(diào)整行為預測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構參數(shù)，應對復雜網(wǎng)絡的變化；
12、自適應優(yōu)化模塊，針對復雜網(wǎng)絡中行為的非線性和不確定性，通過演化計算算法迭代優(yōu)化所述行為預測模型的配置超參數(shù)，實現(xiàn)模型的自動調(diào)優(yōu)；
13、所述復雜網(wǎng)絡包括社交網(wǎng)絡、經(jīng)濟網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡；所述節(jié)點代表復雜網(wǎng)絡中的個體；所述邊代表所述個體之間的交互關系；所述神經(jīng)網(wǎng)絡架構參數(shù)包括：weight和bias；所述超參數(shù)包括：迭代次數(shù)、學習率。
14、本申請針對多語言復雜網(wǎng)絡中存在的動態(tài)性、非線性和高度的不確定性，通過對多語言數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理與特征提取，結合演化計算算法優(yōu)化特征選擇，確保能夠有效捕捉不同語言背景下的數(shù)據(jù)特征，從而提升跨語言環(huán)境中的預測準確性。其次，通過演化計算算法的全局搜索與優(yōu)化能力，能夠高效篩選冗余信息和噪聲數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少計算成本，并提高行為預測模型的整體預測精度。
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1.一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s1包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s2包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s3包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s4包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述演化計算算法采用分布式計算策略進行并行化演化求解計算；具體為：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述演化計算算法使用的動態(tài)突變率，以實現(xiàn)快速收斂；其中，總迭代輪數(shù)為N，當前迭代輪數(shù)為N0，則動態(tài)突變率G表示為:
8.一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的系統(tǒng)，其特征在于，采用如權利要求1-7任意一項所述的方法；該系統(tǒng)包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于演化計算算法優(yōu)化多語言復雜網(wǎng)絡行為預測的方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s1包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s2包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s3包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s4包括：
6.如權...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：馬瑞康，張涌，許宜誠，馬恒釗，
申請(專利權)人：深圳先進技術研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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