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改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型
改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型
作者:
程良伦
路璐
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
网络流量预测
支持向量机
布谷鸟搜索算法
混沌理论
摘要:
网络流量建模预测是网络管理和安全预警的基础.为了提高网络流量的预测精度,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(MCS-SVM).首先将一维网络流量时间序列重构成多维时间序列;然后将支持向量机参数看作一个鸟巢位置,通过模拟布谷种群寄生繁衍机制找到最优参数;最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并通过仿真实验对MCS-SVM的性能进行测试.仿真结果表明,相对于参比模型,MCS-SVM提高了网络流量的预测精度,更加准确地刻画了网络流量复杂变化趋势,为具有混沌性网络流量预测提供了一种新的研究工具.
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
网络流量预测
支持向量机
布谷鸟搜索算法
混沌理论
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
网络与通信
研究方向
页码范围
124-127
页数
4页
分类号
TP393
字数
3812字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2015.01.032
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
程良伦
广东工业大学计算机学院
274
1459
17.0
25.0
2
路璐
广东工业大学计算机学院
22
85
5.0
8.0
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引证文献(1)
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研究主题发展历程
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网络流量预测
支持向量机
布谷鸟搜索算法
混沌理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
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