融合EMD与全局版人工鱼群LS-SVM的网络流量预测

• 作者: 朱倩雨 盛磊 覃锡忠 贾振红 陈丽
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模式分解 本征模式分量 全局版人工鱼群 最小二乘支持向量机 组合预测
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4034字
• 语种: 中文

摘要

为提高网络流量预测模型对稳定性和精度要求，提出了一种融合经验模式分解（EMD）和全局版人工鱼群LS-SVM模型的网络流量预测算法。该模型首先通过EMD分解，将原始流量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳IMF（固有模态分量）分量，再用LS-SVM模型分别对各分量进行预测，其中LS-SVM的参数用全局版人工鱼群算法进行优化；最后通过SVM组合得到原始序列的预测值。仿真实验验证了该算法的预测准确性和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
2	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
3	陈丽		14	40	3.0	5.0
4	盛磊		7	19	3.0	4.0
5	朱倩雨	新疆大学信息科学与工程学院	2	11	2.0	2.0