基于人工鱼群算法的网络流量预测方法

发布时间：2017-10-19 05:20

  本文关键词：基于人工鱼群算法的网络流量预测方法

  更多相关文章： 网络流量预测 人工鱼群算法 支持向量回归 混沌机制 粒子群优化

【摘要】：使用非线性预测模型支持向量回归算法建立预测模型,对具有明显非平稳性、混沌性以及非线性的网络流量进行预测研究。使用人工鱼群算法对支持向量回归算法的参数进行寻优,使用PSO算法对常规人工鱼群算法进行改进,使得人工鱼不依赖步长因子,仅对视野因子产生依赖,能够得到最优解。通过使用Logistic映射对人工鱼位置进行初始化,提高种群多样性,从而提高算法全局寻优能力,避免算法陷入局部最小值。最后使用MAWI数据集中的三组不同时间粒度的数据进行网络预测方法的实例分析,结果表明,所研究的人工鱼群算法具有较好的预测性能,能够满足网络流量预测的需求。
【作者单位】： 运城学院计算机科学与技术系;
【关键词】： 网络流量预测 人工鱼群算法 支持向量回归 混沌机制 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金项目(61303232) 2015年广东省佛山市机电专业群工程技术开发中心开放基金:基于物联网技术的产品质量控制系统设计与开发(2015-KJZX069)
【分类号】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 0引言随着互联网技术的不断发展,网络的规模和业务类型不断增长,网络流量越发地显现出非平稳性、混沌性以及非线性等,网络流量预测的重要性越来越突出,网络流量预测算法的预测精度和稳定性已成为目前计算机网络研究领域的热点之一[1]。传统的基于短相关的自回归模型、自回归滑

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本文编号：1059260