【摘要】：提出一種基于最大共軛梯度連續(xù)泛函的網(wǎng)絡峰值預測算法和模型,分析網(wǎng)絡峰值預測影響因素,建立一個包含網(wǎng)絡流量、網(wǎng)絡峰值范圍和信號強度的SVM模型.采用SVM模型的主成分分析方法實現(xiàn)對網(wǎng)絡峰值的PCA估計系統(tǒng)設計.通過最大共軛梯度連續(xù)泛函,在奇異半正定性雙周期性復分析下,實現(xiàn)對網(wǎng)絡峰值的預測,考察網(wǎng)絡流量的波動以及網(wǎng)絡信號對網(wǎng)絡峰值影響貢獻程度,對網(wǎng)絡峰值特征進行狀態(tài)信息融合處理,減少預測誤差.實驗結果表明,該算法對網(wǎng)絡峰值的預測精度較高,預測誤差控制在1.5%以內(nèi),性能優(yōu)越.
[Abstract]:This paper presents a network peak prediction algorithm and model based on the maximum conjugate gradient continuous functional, analyzes the influencing factors of network peak prediction, and establishes a SVM model which includes network traffic, peak range and signal strength. The principal component analysis (PCA) method of SVM model is used to design the PCA estimation system for the peak value of the network. The maximum conjugate gradient continuous functional is used to predict the peak value of the network under the condition of singular semi-positive qualitative double periodic complex analysis. The fluctuation of network traffic and the contribution of network signal to the peak value of the network are investigated. The peak feature of the network is processed by state information fusion to reduce the prediction error. The experimental results show that the algorithm has a high prediction accuracy for the peak value of the network, and the prediction error is controlled within 1.5%, and the performance of the algorithm is superior.
【作者單位】： 安陽師范學院軟件學院;
【基金】：河南省基礎與前沿研究項目(112300410129)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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10 王U，

本文編號：2333665