基于高斯过程回归的网络流量预测模型

发布时间：2017-07-14 13:22

  本文关键词：基于高斯过程回归的网络流量预测模型

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【摘要】：针对传统网络流量预测精度低难题,为了获得理想的网络流量预测结果,提出一种基于高斯过程回归(GPR)的网络流量预测模型。该模型首先计算延迟时间和嵌入维数,构建高斯过程回归的学习样本;然后采用高斯过程回归对网络流训练集进行学习,并采用入侵杂草优化对高斯过程回归的参数进行优化;最后采用经典的网络流量测试集对该模型性能进行实验测试。实验结果表明,高斯过程回归模型提高了网络流量的预测精度。
【作者单位】： 天津城建大学信息中心;
【关键词】： 网络流量 高斯过程回归 入侵杂草优化 延迟时间 嵌入维数
【基金】：天津市高等学校科技发展基金计划项目(20121103)
【分类号】：TP393.06;O212.1
【正文快照】： 近年来随着网络业务多样化,网络越来越拥挤,同时用户对服务质量要求也相应提高,提高预测精度成为网络领域中的研究重点和难点[1]。针对网络流量随机性、突变性以及混沌性,一些学者将非线性理论和混沌理论应用于网络流量预测,提出基于贝叶斯网络、支持向量机、灰色理论、神经网

【参考文献】

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本文编号：541274