本文關(guān)鍵詞：基于高斯過程回歸的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型

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【摘要】：針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測精度低難題,為了獲得理想的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果,提出一種基于高斯過程回歸(GPR)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。該模型首先計算延遲時間和嵌入維數(shù),構(gòu)建高斯過程回歸的學(xué)習(xí)樣本;然后采用高斯過程回歸對網(wǎng)絡(luò)流訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí),并采用入侵雜草優(yōu)化對高斯過程回歸的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;最后采用經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)流量測試集對該模型性能進(jìn)行實驗測試。實驗結(jié)果表明,高斯過程回歸模型提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度。
【作者單位】： 天津城建大學(xué)信息中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 高斯過程回歸 入侵雜草優(yōu)化 延遲時間 嵌入維數(shù)
【基金】：天津市高等學(xué)�？萍及l(fā)展基金計劃項目(20121103)
【分類號】：TP393.06;O212.1
【正文快照】： 近年來隨著網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)多樣化,網(wǎng)絡(luò)越來越擁擠,同時用戶對服務(wù)質(zhì)量要求也相應(yīng)提高,提高預(yù)測精度成為網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的研究重點和難點[1]。針對網(wǎng)絡(luò)流量隨機(jī)性、突變性以及混沌性,一些學(xué)者將非線性理論和混沌理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測,提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、灰色理論、神經(jīng)網(wǎng)

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本文編號：541274