延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测

摘要：

为了提高网络流量的预测精度，利用相空间重构的两个关键参数-延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的相互联系，提出一种延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测模型。该模型以最小二乘支持向量机作为网络流量预测算法，根据网络流量预测结果优劣评价指选择最优τ和m值，建立单步、多步网络流量预测模型，并通过仿真实验对模型的性能进行分析。结果表明，模型可以准确选择出最优嵌入维数和延迟时间，显著提高了网络流量的预测精度，预测结果明显优于独立优化τ和m以及传统联合优化τ和m的网络流量预测模型。

关键词：网络流量预测、相空间重构、参数优化、最小二乘支持向量机、评价标准

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61272454。

在线出版日期：2014-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：103-109