基于PSR-SVM的网络流量预测

发布时间：2019-05-18 23:55

【摘要】：为了提高网络流量的预测精度,提出一种相空间重构和支持向量机相结合的网络流量预测模型(PSR-SVM)。通过相空间重构对网络流量序列进行重构,重构网络流量序列输入到支持向量机进行建模和预测,利用具体网络流量数据进行仿真实验,与BP神经网络、灰色模型预测结果进行对比。实验结果表明,相对于对比模型,PSR-SVM提高了网络流量的预测精度和稳定性,能够很好满足网络流量预测实时性和高精度要求。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of network traffic, a network traffic prediction model (PSR-SVM) based on phase space reconstruction and support vector machine (SVM) is proposed. The network traffic sequence is reconstructed by phase space reconstruction, and the network traffic sequence is input into support vector machine to model and predict. The simulation experiment is carried out by using the specific network traffic data, and the BP neural network is used. The prediction results of grey model are compared. The experimental results show that compared with the comparison model, PSR-SVM improves the prediction accuracy and stability of network traffic, and can meet the real-time and high precision requirements of network traffic prediction.
【作者单位】： 北京联合大学商务学院;
【基金】：北京自然科学基金项目(9251009001000021)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2480450