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基于组合模型的网络流量预测

Application of hybrid model in network traffic prediction

作     者:于静 王辉 

作者机构:南京工业大学电子与信息工程学院南京210009 

出 版 物:《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期:2013年第49卷第8期

页      面:92-95页

核心收录:

学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:网络流量 差分自回归滑动平均模型 最小支持向量机 组合模型 

摘      要:网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型(ARIMA-LSSVM)。采用ARIMA对网络流量进行预测,捕捉其周期性变化趋势,采用LSSVM对网络流量非线性变化趋势进行预测,同时采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,采用LSSVM两种预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明,相对于单一网络流量预测模型,ARIMA-LSSVM提高网络流量预测精度,更能全面刻画网络流量变化趋势。

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