本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)流量 混沌理論 最小二乘支持向量機(jī) 徑向基核函數(shù) 參數(shù)優(yōu)化　出處：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：流量預(yù)測(cè)是網(wǎng)絡(luò)管理的基礎(chǔ),為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,考慮模型參數(shù)之間的相互影響,提出一種模型參數(shù)聯(lián)合求解的網(wǎng)絡(luò)流量混沌預(yù)測(cè)模型.首先收集網(wǎng)絡(luò)流量歷史數(shù)據(jù),采用混沌理論對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),并確定模型參數(shù)范圍,然后運(yùn)用遺傳算法模擬自然界的"適者生存、優(yōu)勝劣汰"機(jī)制對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合求解,根據(jù)最優(yōu)個(gè)體得到模型的最合理參數(shù).最后根據(jù)最合理參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,并采用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的性能進(jìn)行對(duì)比分析.結(jié)果表明,此模型通過混沌理論可以有效挖掘歷史數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)流量變化特點(diǎn),通過參數(shù)聯(lián)合求解建立了精度高的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型,為非線性網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)提供了一種新的建模思路.
[Abstract]:Traffic forecasting is the basis of network management. In order to improve the accuracy of network traffic prediction, the interaction between model parameters is considered. This paper presents a chaotic forecasting model of network traffic which is solved jointly with model parameters. Firstly, the historical data of network traffic are collected, and the historical data are reconstructed by using chaos theory, and the parameters range of the model is determined. Then the genetic algorithm is used to simulate the natural "survival of the fittest, survival of the fittest" mechanism to solve the model parameters. According to the optimal individual, the most reasonable parameters of the model are obtained. Finally, the network traffic training samples are studied according to the most reasonable parameters, the network traffic prediction model is established, and the performance of the model is compared and analyzed by simulation experiments. The results show that, This model can effectively mine the characteristics of network traffic change in historical data by chaos theory, and set up a high precision network traffic prediction model through the joint solution of parameters, which provides a new modeling idea for nonlinear network traffic prediction.
【作者單位】： 肇慶學(xué)院教育技術(shù)與計(jì)算機(jī)中心;
【基金】：廣東省科技項(xiàng)目(2012B061700063)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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1 魏永濤;汪晉寬;王翠榮;張琨;;基于小波變換與組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年10期

2 王升輝;裘正定;;結(jié)合多重分形的網(wǎng)絡(luò)流量非線性預(yù)測(cè)[J];通信學(xué)報(bào);2007年02期

【共引文獻(xiàn)】

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3 周旭晨;陳建勛;;面向管控一體化網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)管系統(tǒng)模型與關(guān)鍵技術(shù)研究[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2012年07期

4 郭通;蘭巨龍;李玉峰;江逸茗;;基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年09期

5 劉春;;基于誤差校正的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測(cè)[J];福建電腦;2014年02期

6 李敏;;通信網(wǎng)業(yè)務(wù)流量特性及話務(wù)量模型[J];電信快報(bào);2014年04期

7 杜振寧;;布谷鳥搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2015年03期

8 高茜;李廣俠;胡婧;;基于非負(fù)矩陣分解的IP流量預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年01期

9 邵忻;;一種新的基于ARIMA-SVM網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年05期

10 段謨意;;一種新的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年19期

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2 杜必強(qiáng);振動(dòng)故障遠(yuǎn)程診斷中的分形壓縮及分形診斷技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2009年

3 朱行健;基于802.11的無線Mesh網(wǎng)絡(luò)MAC層關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

4 孫韓林;互聯(lián)網(wǎng)流量、時(shí)延性質(zhì)及預(yù)測(cè)模型研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

5 馬曉艷;網(wǎng)絡(luò)流量模型化與擁塞控制研究[D];北京化工大學(xué);2012年

6 高波;基于時(shí)間相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量建模與預(yù)測(cè)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

7 郭通;基于自適應(yīng)流抽樣測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2013年

8 陳世文;基于譜分析與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的DDoS攻擊檢測(cè)技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2013年

9 朱銓;鐵路干線移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部署與流控關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2014年

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2 李興華;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VBR視頻流量建模及預(yù)測(cè)[D];吉林大學(xué);2008年

3 胡際濤;基于IPFIX協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)[D];華東師范大學(xué);2008年

4 王鵬;網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2009年

5 汪志勇;結(jié)合分形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)研究[D];江西師范大學(xué);2009年

6 司文;網(wǎng)絡(luò)流量自相似性分析與預(yù)測(cè)研究[D];天津大學(xué);2009年

7 趙宇茜;基于分形的低壓PLC信道特性研究[D];河北大學(xué);2010年

8 周旭晨;網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控系統(tǒng)的搭建，，應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析[D];武漢科技大學(xué);2012年

9 張正浩;海水位預(yù)測(cè)誤差的研究[D];華東師范大學(xué);2014年

10 朱倩雨;網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型的研究[D];新疆大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 于振明;郭亞軍;楊征;侯芳;;一種基于專家理性預(yù)期的組合預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年06期

2 洪飛;吳志美;;基于小波的多尺度網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2006年01期

3 王升輝;裘正定;;MPEG-4視頻流量多重分形建模[J];通信學(xué)報(bào);2006年10期

【相似文獻(xiàn)】

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1 姜明;吳春明;張e

本文編號(hào)：1552846