基于KPCA优化ESN的网络流量预测方法

发布时间：2017-09-30 02:21

  本文关键词：基于KPCA优化ESN的网络流量预测方法

  更多相关文章： 网络流量 预测 回声状态网络 核主成分分析 相空间重构

【摘要】：为了提高网络流量的预测精确度,提出一种核主成分分析(KPCA)优化回声状态网络(ESN)的网络流量预测方法。首先利用相空间重构对网络流量序列进行处理,提高序列的可预测性,然后对网络流量序列进行核主成分分析,提取序列中的有效信息,通过实验方法确定回声状态网络的储备池参数,最后利用回声状态网络对网络流量进行预测。与标准回声状态网络、差分自回归滑动平均模型(ARIMA)、以及最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型进行了仿真对比,结果表明提出的方法具有更高的预测精确度以及更小的预测误差,同时一定程度上减少了预测时间。
【作者单位】： 沈阳工业大学信息科学与工程学院;东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 网络流量 预测 回声状态网络 核主成分分析 相空间重构
【基金】：国家自然科学基金(61034005) 辽宁省博士科研启动基金(20141070)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言随着网络技术的发展,网络规模变得越来越大和复杂,网络信息流量剧增,网络拥塞越来越严重,网络管理的难度日益增加,如何有效地管理和控制网络,为用户提供更加优质服务显得十分重要[1]。网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,通过对网络流量进行监测,可以及时了解网

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 唐舟进;彭涛;王文博;;一种基于相关分析的局域最小二乘支持向量机小尺度网络流量预测算法[J];物理学报;2014年13期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 黄天云;;约束优化模式搜索法研究进展[J];计算机学报;2008年07期

2 蔡从中;裴军芳;温玉锋;朱星键;肖婷婷;;选择性激光烧结成型件密度的支持向量回归预测[J];物理学报;2009年S1期

3 ;WPANFIS:combine fuzzy neural network with multiresolution for network traffic prediction[J];The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications;2010年04期

4 孟庆芳;陈月辉;冯志全;王枫林;陈珊珊;;基于局域相关向量机回归模型的小尺度网络流量的非线性预测[J];物理学报;2013年15期

5 孙韩林;金跃辉;崔毅东;程时端;;Network traffic prediction by a wavelet-based combined model[J];Chinese Physics B;2009年11期

6 唐舟进;任峰;彭涛;王文博;;基于迭代误差补偿的混沌时间序列最小二乘支持向量机预测算法[J];物理学报;2014年05期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 姜明;吴春明;张e，

本文编号：945600