遗传算法优化延迟时间和嵌入维的网络流量预测

• 作者: 王雪松 赵跃龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 相空间重构 遗传算法 嵌入维 延迟时间
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 2760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0322

摘要

为了提高网络流量的预测精度，利用延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的联系，提出一种遗传算法优化τ、m的网络流量预测模型（GA-PSR）。将τ和m作为遗传算法的个体，以网络流量预测精度作为目标函数，通过选择、交叉、变异等操作找到最优τ和m值，重构网络流量序列，采用BP网络对网络流量建立单步、多步预测模型。仿真实验结果表明，相对于对比模型，GA-PSR提高了网络流量的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵跃龙	华南理工大学计算机科学与工程学院	96	679	14.0	22.0
2	王雪松	佛山职业技术学院电子信息系	14	68	5.0	7.0