文献类型：期刊文章

作　　者：赖锦辉[1] 梁松[2]

机构地区：[1]广东石油化工学院实验教学部计算机中心,广东茂名525000 [2]广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.60903168);广东省教育部产学研结合项目(No.2010B090400235)

年　　份：2013

卷　　号：49

期　　号：21

起止页码：75-78

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(GCS-SVM)。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS-SVM模型对网络流量预测是有效可行的。

关 键 词：网络流量预测 高斯变异 支持向量机 布谷鸟搜索算法  

分 类 号：TP393]