基于人工鱼群算法的网络流量预测方法

摘要：

使用非线性预测模型支持向量回归算法建立预测模型，对具有明显非平稳性、混沌性以及非线性的网络流量进行预测研究。使用人工鱼群算法对支持向量回归算法的参数进行寻优，使用PSO算法对常规人工鱼群算法进行改进，使得人工鱼不依赖步长因子，仅对视野因子产生依赖，能够得到最优解。通过使用Logistic映射对人工鱼位置进行初始化，提高种群多样性，从而提高算法全局寻优能力，避免算法陷入局部最小值。最后使用MAWI数据集中的三组不同时间粒度的数据进行网络预测方法的实例分析，结果表明，所研究的人工鱼群算法具有较好的预测性能，能够满足网络流量预测的需求。

关键词：网络流量预测、人工鱼群算法、支持向量回归、混沌机制、粒子群优化

所属期刊栏目：39

分类号：TN926-34;TP393

资助基金：国家自然科学基金项目61303232；2015年广东省佛山市机电专业群工程技术开发中心开放基金基于物联网技术的产品质量控制系统设计与开发2015-KJZX069

在线出版日期：2016-10-18（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：73-75,79