基于PSR-LSSVM的网络流量预测

• 作者: 陈卫民 陈志刚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 相空间重构 最小二乘支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 92-95
• 分类号: TP393
• 字数: 3266字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.07.021

摘要

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法.首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体,将模型预测精度作为个体适应度函数,然后通过遗传操作获得模型全局最优参数,最后通过网络流量仿真实验进行性能测试.结果表明,相对于传统预测方法,遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度,为网络流量预测提供了一种新的研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志刚	中南大学软件学院	517	4717	33.0	48.0
2	陈卫民	湖南城市学院信息科学与工程学院	10	28	4.0	5.0