相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测

摘要：

针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点，利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系，提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标，采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化，建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明，相对于传统网络流量预测方法，该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点，有效提高了网络流量的预测精度。

关键词：网络流量、预测模型、相空间重构、支持向量机、粒子群算法

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：浙江省科技创新人才计划项目No.2010R30044。

在线出版日期：2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71