一种最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测

• 作者: 金显华 陈卫军
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 预测模型 泛函 算法 网络峰值
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: ? 应用技术研究?
• 页码范围: 275-278
• 页数: 4页
• 分类号: TP223
• 字数: 4005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2015.02.029

摘要

提出一种基于最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测算法和模型，分析网络峰值预测影响因素，建立一个包含网络流量、网络峰值范围和信号强度的SVM模型．采用SVM模型的主成分分析方法实现对网络峰值的PCA估计系统设计．通过最大共轭梯度连续泛函，在奇异半正定性双周期性复分析下，实现对网络峰值的预测，考察网络流量的波动以及网络信号对网络峰值影响贡献程度，对网络峰值特征进行状态信息融合处理，减少预测误差．实验结果表明，该算法对网络峰值的预测精度较高，预测误差控制在1．5％以内，性能优越．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金显华	安阳师范学院软件学院	28	42	3.0	5.0
2	陈卫军	安阳师范学院软件学院	27	72	5.0	7.0