文献类型：期刊文章

作　　者：殷荣网[1]

机构地区：[1]合肥学院基础教学与实验中心,合肥230601

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家973重大科技专项(No.2011ZX05009-006)

年　　份：2016

卷　　号：52

期　　号：1

起止页码：105-109

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高网络流量的预测准确性,针对训练样本选取问题,提出一种训练样本选择的最小二乘支持向量机网络流量预测模型(FCM-LSSVM)。采用模糊均值聚类算法对网络充量数据进行了聚类分析,消除其中的孤立样本点,构建最小二乘支持向量机的训练集,然后将训练集输入到最小二乘支持向量机进行了学习,并采用人工蜂群算法对模型参数进行了优化,最后建立建立网络流量预测模型,并采用仿真实验对模型性能测试。仿真结果表明,相对于其他网络流量预测模型,FCM-LSSVM不仅提高了网络流量的预测精度,而且建模速度得以提高,获得了更加理想的网强流量预测结果。

关 键 词：网络流量 最小二乘支持向量机 模糊均值聚类 训练集

分 类 号：TP391]