复合协方差函数高斯回归的网络流量建模与预测

• 作者: 王卫锋 田亮
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 高斯过程 相空间重构 建模与预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 174-177
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.06.043

摘要

为了获得更优的网络流量预测结果，提出一种复合协方差函数高斯过程（GP）的网络流量预测模型。首先采用复合协方差函数构建 GP 模型，然后对网络流量训练集进行训练，找到协方差和均值函数的最优参数，最后建立网络流量预测模型，并与支持向量机、神经网络、传统高斯过程进行网络流量的单步和多步预测对比测试。结果表明，相对于对比模型，复合协方差函数 GP 模型更加能够辨识非线性的网络流量变化趋势，提高了网络流量的预测精确性，是一种有效的复杂网络流量变化预测方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王卫锋	新乡学院计算机与信息工程学院	16	34	3.0	5.0
2	田亮	新乡学院计算机与信息工程学院	30	43	4.0	5.0