本文關(guān)鍵詞：利用IBBO優(yōu)化LSSVM的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型

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【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測過程中的LSSVM參數(shù)優(yōu)化問題,提出一種改進(jìn)生物地理學(xué)(IBBO)算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型(IBBO-LSSVM).該模型采用相空間重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)流量學(xué)習(xí)樣本,利用LSSVM對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行建模,并運(yùn)用改進(jìn)生物地理學(xué)算法優(yōu)化模型參數(shù),最后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測實(shí)例分析.結(jié)果表明,IBBO-LSSVM可以對(duì)復(fù)雜、多變的網(wǎng)絡(luò)流量變化特點(diǎn)進(jìn)行擬合,獲得了較高的預(yù)測精度,為具有混沌性的網(wǎng)絡(luò)流量提供了一種新的預(yù)測模型.
【作者單位】： 江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 最小二乘支持向量機(jī) 生物地理學(xué)算法 預(yù)測精度
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60702065)資助
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)多樣化,網(wǎng)絡(luò)越來越擁擠,如何提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度成變得日益重要[1].網(wǎng)絡(luò)流量主要分為兩類預(yù)測方法:數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測和人工智能預(yù)測,數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測包括多元線性回歸、時(shí)間序列等[2,3],它們建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型時(shí),假設(shè)網(wǎng)絡(luò)流量是一種線性變化規(guī)律,但實(shí)際網(wǎng)絡(luò)

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本文編號(hào)：650228