网络流量预测模型仿真分析与研究

摘要：

网络流量的高效准确低冗余度预测,是保证网络安全的关键.网络流量的非线性影响,在突变性较强的网络流量预测中,为了应对突变性,需要大量的先验知识作为预测模型的支撑,导致出现了大量的非正常冗余数据,造成传统的的模型训练样本数量大以及结构复杂,模型不够稳定,导致预测冗余度高,效率低下.提出一种采用支持向量机模型的主成分分析的零冗余度PCA-SVM预测系统,在SVM模型的基础上,采用PCA分析方法对输入系统的一些冗余信息进行清除过滤,提高输入信息数据的贡献率,减少总体的样本训练集数量,降低SVM模型的信息维数,对网络流量的6个因子进行了系统模型构建原始驱动数据,对6个预测因子进行PCA处理,驱动因子之间具有显著的相关关系,完整去除了非相关冗余度.采用SVM-PCA模型进行数学建模,对后来10个月的网络流量进行预测.实验结果表明,改进算法比传统算法,预测偏差降低0.069,预测准确率可以提高17％以上,优化效果明显.

关键词：主成分分析、支持向量机、网络流量、预测

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：315-318