改进支持向量机的网络流量预测
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

广东省教育厅项目(2010TJK446)


Network Traffic Predicting Model Based on Improved Support Vector Machine
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    支持向量机具有良好的非线性建模能力,其参数对网络流量预测结果有直接影响,为了解决支持向量机的参数确定的难问题,根据杂草算法的优势,提出了改进支持向量机的网络流量预测模型.首先收集大量网络数量原始数据,将支持向量机参数作为杂草种子,然后模拟杂草的生存、繁殖过程搜索最优参数寻优,建立网络流量预测模型,最后采用具体网络流量数据测试模型的可行性.结果表明,该模型不仅得到了高精度的网络流量预测结果,而且可以应用网络流量管理中.

    Abstract:

    Abstract:Aiming at parameters optimization problem of support vector machine in network traffic predicting, a network traffic predicting model is proposed based on improved support vector machine. Parameters of support vector machine are considered as a weed, the optimal parameters are found by invasive weed optimization algorithm, and network traffic data is used to test the performance. The experimental results show that the proposed model obtains high predicting accuracy and fastens the model speed, and it can meet the requirements of network traffic predicting.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王雪松.改进支持向量机的网络流量预测.计算机系统应用,2017,26(3):230-233

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2016-06-09
  • 最后修改日期:2016-08-08
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2017-03-11
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号