包容性检验和SVM相融合的网络流量预测

• 作者: 冯广丽 郑伟勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 包容性检验 支持向量机 组合预测
• 年，卷（期）: 2013,（15）
• 页码范围: 84-87,91
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.06
• 字数: 3733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0284

摘要

模型选择对网络流量组合预测结果至关重要，为了提高网络流量的预测效果，提出一种包容性检验和支持向量机相融合的网络流量预测模型（ET-SVM）。采用多个单一模型对网络流量进行预测，根据预测结果的均方根误差对模型优劣进行排序，通过包容性检验，根据t统计量检验选择最合适的单一模型，采用支持向量机对单一模型预测结果进行组合得到最终预测结果，通过仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明，ET-SVM降低了网络流量的预测误差，预测精度得到了提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑伟勇	河南工程学院计算机科学与工程系	21	51	4.0	6.0
2	冯广丽	河南工程学院计算机科学与工程系	10	64	5.0	8.0