基于组合核函数高斯过程的网络流量预测

发布时间：2017-10-11 08:14

  本文关键词：基于组合核函数高斯过程的网络流量预测

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【摘要】：为了提高网络流量的预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。首先采用混沌理论构建网络流量的学习样本,然后将网络流量的训练样本输入组合函数高斯回归模型进行训练,建立网络流量预测模型,最后采用多个网络流量数据进行单步和多步预测对比测试。结果表明,相对于对比模型,本文模型准确描述了复杂多变的网络流量变化趋势,提高了网络流量的预测精度。
【作者单位】： 四川建筑职业技术学院;
【关键词】： 网络流量 高斯过程 混沌理想 组合核函数
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 随着互联网的迅速发展,网络流量急增,通过对网络流量的预测,可以了解网络的流量情况和趋势,以决定网络的拥塞控制机制,降低网络拥塞带来的信息丢失和延迟,并能发现潜在的攻击和入侵行为,从而更有效地进行网络优化,提高服务质量,因此,网络流量预测研究一直备受人们关注[1]。网

【参考文献】

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1 姜明;吴春明;张e，

本文编号：1011449