利用IBBO优化LSSVM的网络流量预测模型

发布时间：2017-08-10 10:26

  本文关键词：利用IBBO优化LSSVM的网络流量预测模型

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【摘要】：针对网络流量预测过程中的LSSVM参数优化问题,提出一种改进生物地理学(IBBO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络流量预测模型(IBBO-LSSVM).该模型采用相空间重构网络流量学习样本,利用LSSVM对网络流量进行建模,并运用改进生物地理学算法优化模型参数,最后进行网络流量预测实例分析.结果表明,IBBO-LSSVM可以对复杂、多变的网络流量变化特点进行拟合,获得了较高的预测精度,为具有混沌性的网络流量提供了一种新的预测模型.
【作者单位】： 江苏食品药品职业技术学院信息工程系;湖南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 网络流量 最小二乘支持向量机 生物地理学算法 预测精度
【基金】：国家自然科学基金项目(60702065)资助
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言随着网络业务多样化,网络越来越拥挤,如何提高网络流量的预测精度成变得日益重要[1].网络流量主要分为两类预测方法:数理统计预测和人工智能预测,数理统计预测包括多元线性回归、时间序列等[2,3],它们建立网络流量预测模型时,假设网络流量是一种线性变化规律,但实际网络

【参考文献】

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本文编号：650228