基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型

• 作者: 周晓蕾 王万良 陈伟杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 流量预测 (α)Trous 小波变换 SVM 参数优化 量子粒子群
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 34-36,59
• 分类号: TP3
• 字数: 3270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.02.011

摘要

提出一种基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型(WaOSVM),首先对网络流量进行无抽取小波分解得到小波系数和尺度系数,然后选取适当核函数的SVM分别进行预测,其中SVM的参数用自适应量子粒子群算法(AQPSO)进行优化,最后将各预测结果进行小波重构得到最终预测结果.实验结果表明:优化过的SVM具有较好的泛化能力,该模型适合作长期预测,预测精度明显优于单一的SVM和小波神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万良	浙江工业大学信息工程学院	303	3770	29.0	48.0
2	陈伟杰	浙江工业大学信息工程学院	18	116	6.0	10.0
3	周晓蕾	浙江工业大学信息工程学院	1	21	1.0	1.0