本文關(guān)鍵詞：基于FCM-LSSVM網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,針對(duì)訓(xùn)練樣本選取問(wèn)題,提出一種訓(xùn)練樣本選擇的最小二乘支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型(FCM-LSSVM)。采用模糊均值聚類(lèi)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)充量數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類(lèi)分析,消除其中的孤立樣本點(diǎn),構(gòu)建最小二乘支持向量機(jī)的訓(xùn)練集,然后將訓(xùn)練集輸入到最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行了學(xué)習(xí),并采用人工蜂群算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,最后建立建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,并采用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)模型性能測(cè)試。仿真結(jié)果表明,相對(duì)于其他網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,FCM-LSSVM不僅提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,而且建模速度得以提高,獲得了更加理想的網(wǎng)強(qiáng)流量預(yù)測(cè)結(jié)果。
【作者單位】： 合肥學(xué)院基礎(chǔ)教學(xué)與實(shí)驗(yàn)中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 最小二乘支持向量機(jī) 模糊均值聚類(lèi) 訓(xùn)練集
【基金】：國(guó)家973重大科技專(zhuān)項(xiàng)(No.2011ZX05009-006)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多,網(wǎng)絡(luò)擁塞越來(lái)越頻繁,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)是網(wǎng)絡(luò)管理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,但是網(wǎng)絡(luò)流量受到節(jié)假日、價(jià)格、上網(wǎng)行為等因素綜合影響,其變化具有周期性、相似性,同時(shí)具有突變性和非平穩(wěn)性,因此建立準(zhǔn)確度高的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型一直是國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家和學(xué)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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6 姜明;吳春明;張e，

本文編號(hào)：818791