基于人工鱼群算法的网络流量预测方法

• 作者: 马浩
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 网络流量预测 人工鱼群算法 支持向量回归 混沌机制 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 73-75,79
• 页数: 4页
• 分类号: TN926-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.18.018

摘要

使用非线性预测模型支持向量回归算法建立预测模型，对具有明显非平稳性、混沌性以及非线性的网络流量进行预测研究。使用人工鱼群算法对支持向量回归算法的参数进行寻优，使用PSO算法对常规人工鱼群算法进行改进，使得人工鱼不依赖步长因子，仅对视野因子产生依赖，能够得到最优解。通过使用Logistic映射对人工鱼位置进行初始化，提高种群多样性，从而提高算法全局寻优能力，避免算法陷入局部最小值。最后使用MAWI数据集中的三组不同时间粒度的数据进行网络预测方法的实例分析，结果表明，所研究的人工鱼群算法具有较好的预测性能，能够满足网络流量预测的需求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马浩	运城学院计算机科学与技术系	15	29	3.0	4.0