本文關鍵詞：模糊層次分析法優(yōu)化SVM參數(shù)的網(wǎng)絡流量預測

  更多相關文章： 支持向量機 網(wǎng)絡流量預測 模糊層次分析 參數(shù)優(yōu)化 預測模型

【摘要】：針對當前網(wǎng)絡流量非線性時變、混沌等特點以及現(xiàn)有的基于支持向量機(support vector machine,SVM)網(wǎng)絡流量預測模型存在預測穩(wěn)定性不好、精度較低等問題,采用模糊層次分析法對SVM預測模型進行改進,首先使用模糊層次分析法對SVM的σ和C參數(shù)進行尋優(yōu),然后用尋找到的最優(yōu)參數(shù)來訓練SVM,最后建立預測模型,預測網(wǎng)絡流量.實驗結果表明,本文方法不但可以較好的跟蹤網(wǎng)絡流量變化趨勢,從而可以使網(wǎng)絡流量的預測值與實際非常接近,而且預測誤差變化范圍波動小,是一有效的并且預測精度高的網(wǎng)絡流量預測方法.
【作者單位】： 平頂山學院計算機科學與技術學院;平頂山學院軟件學院;
【關鍵詞】： 支持向量機 網(wǎng)絡流量預測 模糊層次分析 參數(shù)優(yōu)化 預測模型
【基金】：河南省科技計劃重點項目(102102210416)資助
【分類號】：TP393.06;TP181
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡流量的預測與建模對于大規(guī)模網(wǎng)絡資源管理、規(guī)劃設計、用戶行為等方面具有重要意義.傳統(tǒng)網(wǎng)絡流量預測方法主要基于線性建模,預測誤差較大,很難準確反映網(wǎng)絡流量復雜變化特點[1,2].眾多實驗證明,網(wǎng)絡流量存在如下特點如非平穩(wěn)性、混沌性、時變性等,是一個具有高度的不

【參考文獻】

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1 姜明;吳春明;張e，

本文編號：557056