基于人工魚群算法的網(wǎng)絡流量預測方法
本文關鍵詞:基于人工魚群算法的網(wǎng)絡流量預測方法
更多相關文章: 網(wǎng)絡流量預測 人工魚群算法 支持向量回歸 混沌機制 粒子群優(yōu)化
【摘要】:使用非線性預測模型支持向量回歸算法建立預測模型,對具有明顯非平穩(wěn)性、混沌性以及非線性的網(wǎng)絡流量進行預測研究。使用人工魚群算法對支持向量回歸算法的參數(shù)進行尋優(yōu),使用PSO算法對常規(guī)人工魚群算法進行改進,使得人工魚不依賴步長因子,僅對視野因子產(chǎn)生依賴,能夠得到最優(yōu)解。通過使用Logistic映射對人工魚位置進行初始化,提高種群多樣性,從而提高算法全局尋優(yōu)能力,避免算法陷入局部最小值。最后使用MAWI數(shù)據(jù)集中的三組不同時間粒度的數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡預測方法的實例分析,結果表明,所研究的人工魚群算法具有較好的預測性能,能夠滿足網(wǎng)絡流量預測的需求。
【作者單位】: 運城學院計算機科學與技術系;
【關鍵詞】: 網(wǎng)絡流量預測 人工魚群算法 支持向量回歸 混沌機制 粒子群優(yōu)化
【基金】:國家自然科學基金項目(61303232) 2015年廣東省佛山市機電專業(yè)群工程技術開發(fā)中心開放基金:基于物聯(lián)網(wǎng)技術的產(chǎn)品質(zhì)量控制系統(tǒng)設計與開發(fā)(2015-KJZX069)
【分類號】:TP18;TP393.06
【正文快照】: 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡的規(guī)模和業(yè)務類型不斷增長,網(wǎng)絡流量越發(fā)地顯現(xiàn)出非平穩(wěn)性、混沌性以及非線性等,網(wǎng)絡流量預測的重要性越來越突出,網(wǎng)絡流量預測算法的預測精度和穩(wěn)定性已成為目前計算機網(wǎng)絡研究領域的熱點之一[1]。傳統(tǒng)的基于短相關的自回歸模型、自回歸滑
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,本文編號:1059260
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