小波消噪和蚁群优化支持向量机的网络流量预测模型

发布时间：2017-09-01 16:18

  本文关键词：小波消噪和蚁群优化支持向量机的网络流量预测模型

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【摘要】：针对当前网络流量预测模型精度低的缺点,本文提出了一种新型的小波消噪和蚁群算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先采用小波阈值法对网络流量进行消噪处理;然后将网络流量输入到支持向量机中学习,并采用蚁群算法对支持向量机的参数进行优化,建立网络流量预测模型,最后采用实际网络流量数据进行仿真实验,结果表明,相对于其它网络流量预测模型,本文模型提高了网络流量的预测精度,具有更好的鲁棒性。
【作者单位】： 曲靖师范学院;
【关键词】： 网络流量预测 小波消噪 支持向量机 蚁群优化算法
【分类号】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 网络流量预测结果可以描述网络流量的动力学变化特性,发现潜在的攻击和入侵行为,因此网络流量预测一直是学者们的研究热点[1]。传统网络流量预测模型主要有自回归分析和自回归移动平均模型[2,3],对于小规模的网络流量,这些模型易实现,预测精度高,但是对于现代的网络流量数据,

【参考文献】

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1 魏永涛;汪晋宽;王翠荣;张琨;;基于小波变换与组合模型的网络流量预测算法[J];东北大学学报(自然科学版);2011年10期

2 姜明;吴春明;张e，

本文编号：773108