粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测

• 作者: 刘昆
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 粒子群算法优化 支持向量机 网络流量 混沌预测 平均绝对误差 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.02.028

摘要

针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法.采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用改进预测方法时,其预测的平均绝对误差值相比FCM-LSSVM网络流量预测方法、Morlet-SVR和ARI-MA组合预测方法分别降低了65.3％,34.3％,具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昆	中国矿业大学徐海学院	16	35	4.0	5.0