模型参数联合求解的网络流量混沌预测

• 作者: 张志华 盘炜生
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 网络流量 混沌理论 最小二乘支持向量机 径向基核函数 参数优化
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 72-76,82
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

流量预测是网络管理的基础，为了提高网络流量的预测精度，考虑模型参数之间的相互影响，提出一种模型参数联合求解的网络流量混沌预测模型。首先收集网络流量历史数据，采用混沌理论对历史数据进行重构，并确定模型参数范围，然后运用遗传算法模拟自然界的“适者生存、优胜劣汰”机制对模型参数进行联合求解，根据最优个体得到模型的最合理参数。最后根据最合理参数对网络流量训练样本进行学习，建立网络流量预测模型，并采用仿真实验对模型的性能进行对比分析。结果表明，此模型通过混沌理论可以有效挖掘历史数据中的网络流量变化特点，通过参数联合求解建立了精度高的网络流量预测模型，为非线性网络流量预测提供了一种新的建模思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盘炜生	肇庆学院教育技术与计算机中心	19	73	5.0	7.0
2	张志华	肇庆学院教育技术与计算机中心	11	30	3.0	4.0