本文關(guān)鍵詞：相關(guān)向量機超參數(shù)優(yōu)化的小時間尺度網(wǎng)絡(luò)流量非線性預(yù)測方法

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【摘要】：針對小時間尺度網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的復(fù)雜性、非線性和高度自相似性等問題,提出使用一種改進模擬退火法優(yōu)化的相關(guān)向量機(PSA-RVM)來解決網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測問題。對網(wǎng)絡(luò)流量時間序列進行相空間重構(gòu)形成訓(xùn)練樣本集,通過改進模擬退火法優(yōu)化相關(guān)向量機的超參數(shù),并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。此外,通過實例進一步分析超參數(shù)對于相關(guān)向量機預(yù)測性能的影響。實例表明,PSA-RVM預(yù)測模型的預(yù)測精度、穩(wěn)定性都優(yōu)于RVM模型和PSO-SVR模型。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)質(zhì)量發(fā)展研究院;
【關(guān)鍵詞】： 小時間尺度 網(wǎng)絡(luò)流量 相關(guān)向量機 模擬退火法 超參數(shù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61364016)
【分類號】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)信息流動日益頻繁,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的急劇增長,數(shù)據(jù)變化日趨復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)的可控性和可管性問題越來越突出。網(wǎng)絡(luò)流量(network traffic,NT)是進行網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化的重要參數(shù)。準確地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量對網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計與管理意義重大,因而對網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測研究是當前網(wǎng)絡(luò)流量管，

本文編號：618651