本文關(guān)鍵詞：基于FCM-LSSVM網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型

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【摘要】：為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測準(zhǔn)確性,針對訓(xùn)練樣本選取問題,提出一種訓(xùn)練樣本選擇的最小二乘支持向量機網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型(FCM-LSSVM)。采用模糊均值聚類算法對網(wǎng)絡(luò)充量數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析,消除其中的孤立樣本點,構(gòu)建最小二乘支持向量機的訓(xùn)練集,然后將訓(xùn)練集輸入到最小二乘支持向量機進(jìn)行了學(xué)習(xí),并采用人工蜂群算法對模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,最后建立建立網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,并采用仿真實驗對模型性能測試。仿真結(jié)果表明,相對于其他網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,FCM-LSSVM不僅提高了網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度,而且建模速度得以提高,獲得了更加理想的網(wǎng)強流量預(yù)測結(jié)果。
【作者單位】： 合肥學(xué)院基礎(chǔ)教學(xué)與實驗中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量 最小二乘支持向量機 模糊均值聚類 訓(xùn)練集
【基金】：國家973重大科技專項(No.2011ZX05009-006)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)種類繁多,網(wǎng)絡(luò)擁塞越來越頻繁,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測是網(wǎng)絡(luò)管理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,但是網(wǎng)絡(luò)流量受到節(jié)假日、價格、上網(wǎng)行為等因素綜合影響,其變化具有周期性、相似性,同時具有突變性和非平穩(wěn)性,因此建立準(zhǔn)確度高的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型一直是國內(nèi)外專家和學(xué)

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本文編號：818791