本文關(guān)鍵詞：變異粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化問題,提出一種變異粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型(MPSOLSSVM)。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量序列進(jìn)行相空間重構(gòu),構(gòu)建最小二乘支持向量的學(xué)習(xí)樣本;然后采用變異粒子群算法選擇最小二乘支持向量機(jī)參數(shù),從而建立最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,最后與其他模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。對(duì)比結(jié)果表明,相對(duì)于對(duì)比模型,MPSO-LSSVM提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)結(jié)果可以為網(wǎng)絡(luò)管理員提供有價(jià)值參考信息。
【作者單位】： 江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大,網(wǎng)絡(luò)流量日益增加,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量受到多種因素影響,具有非平穩(wěn)性和混沌性,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量成為國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者研究的熱點(diǎn)[1]。最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)是一種改進(jìn)的支持向量機(jī),較好克服了支持向量機(jī)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的“過擬合”等缺陷

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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本文編號(hào)：1318792