期刊文章详细信息
混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型
Prediction Model of Network Traffic Based on Least Squares Support Vector Machine with Hybrid Kernel Function
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]河南工业职业技术学院实验设备处 [2]河南工业职业技术学院图书馆
年 份：2015
卷 号：31
期 号：2
起止页码：50-53
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。
关 键 词：混合核函数 最小二乘支持向量机 预测模型 网络流量
分 类 号：TP393]
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