一种最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测

发布时间：2018-11-15 15:18

【摘要】：提出一种基于最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测算法和模型,分析网络峰值预测影响因素,建立一个包含网络流量、网络峰值范围和信号强度的SVM模型.采用SVM模型的主成分分析方法实现对网络峰值的PCA估计系统设计.通过最大共轭梯度连续泛函,在奇异半正定性双周期性复分析下,实现对网络峰值的预测,考察网络流量的波动以及网络信号对网络峰值影响贡献程度,对网络峰值特征进行状态信息融合处理,减少预测误差.实验结果表明,该算法对网络峰值的预测精度较高,预测误差控制在1.5%以内,性能优越.
[Abstract]:This paper presents a network peak prediction algorithm and model based on the maximum conjugate gradient continuous functional, analyzes the influencing factors of network peak prediction, and establishes a SVM model which includes network traffic, peak range and signal strength. The principal component analysis (PCA) method of SVM model is used to design the PCA estimation system for the peak value of the network. The maximum conjugate gradient continuous functional is used to predict the peak value of the network under the condition of singular semi-positive qualitative double periodic complex analysis. The fluctuation of network traffic and the contribution of network signal to the peak value of the network are investigated. The peak feature of the network is processed by state information fusion to reduce the prediction error. The experimental results show that the algorithm has a high prediction accuracy for the peak value of the network, and the prediction error is controlled within 1.5%, and the performance of the algorithm is superior.
【作者单位】： 安阳师范学院软件学院;
【基金】：河南省基础与前沿研究项目(112300410129)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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10 王U，

本文编号：2333665