基于BBO-ELM方法的网络视频流量预测仿真研究

• 作者: 刘科 李军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 生物地理学优化算法 极限学习机 网络视频流量
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1728-1732
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.028

摘要

针对在互联网络服务中,进一步提升网络视频流量预测的精度以优化网络资源配置和满足用户需求的问题进行了研究,并对如何自适应选取网络视频流量时间序列中有效且必需的历史信息进行了探索,提出一种基于生物地理学优化算法优化极限学习机的BBO-ELM预测模型.在ELM预测模型的基础上,将BBO优化算法用于ELM的网络输入变量、隐含层节点的配置及参数、Tikhonov正则化参数的优化选取.为验证所提出方法的有效性,将BBO-ELM方法应用于真实网络视频流量预测实例中,在同等条件下,与现有方法进行了比较.仿真实验结果表明,该方法能有效地改善预测精度,显示出其有效性及应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	490	13.0	19.0
2	刘科	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	6	1.0	1.0