回归模型中基于机器学习的流量预测算法

• 作者: 于振洋
• 来源期刊: 淮海工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 流量预测 回归模型 算法 主成分分析
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 34-38
• 分类号: TP18
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6685.2012.01.008

摘要

在基于机器学习的流量预测算法中,详细研究了基于回归模型的预测算法,将机器学习算法引入到网络流量预测中,提出了不同的弱回归算子用来描述网络流量中的非线性特性.针对网络流量中的自相似特性,提出两种不同的机制,即用主成分分析作为预处理和为每一维特征保留一组权重分布；同时,针对实验中发现的过匹配现象提出一种自适应的权重更新准则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于振洋	淮阴工学院计算机工程学院	13	31	3.0	5.0