基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测

• 作者: 张钲浩 陈虹 靳召东
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应遗传算法 最小二乘支持向量机 网络流量预测
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 220-222
• 分类号: TP3
• 字数: 3121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.11.069

摘要

网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈虹	扬州大学能源与动力学院	78	581	13.0	19.0
2	靳召东	扬州大学信息工程学院	3	31	3.0	3.0
3	张钲浩	扬州大学能源与动力学院	3	31	3.0	3.0