南昌大学学报（理科版）
南昌大學學報（理科版）
남창대학학보（이과판）
JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2011年
4期
406-408
,共3页
曾勍炜%徐知海%付爱英%邓庚盛
曾勍煒%徐知海%付愛英%鄧庚盛
증경위%서지해%부애영%산경성
蚁群算法%网络流量%支持向量机%预测技术
蟻群算法%網絡流量%支持嚮量機%預測技術
의군산법%망락류량%지지향량궤%예측기술
网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义.支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题.因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数.但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法具有全局优化能力.提出融合蚁群算法优化支持向量机,来提高网络流量预测精度.
網絡流量的精確預測對控製網絡擁塞有效控製有著重要意義.支持嚮量機是一種新的機器學習方法,能有效解決非線性、小樣本及高維等問題.因為支持嚮量機的訓練參數的取值與其預測能力有著較大關繫,所以經常採用遺傳算法選取訓練參數.但是,遺傳算法容易陷入跼部極值,而蟻群算法具有全跼優化能力.提齣融閤蟻群算法優化支持嚮量機,來提高網絡流量預測精度.
망락류량적정학예측대공제망락옹새유효공제유착중요의의.지지향량궤시일충신적궤기학습방법,능유효해결비선성、소양본급고유등문제.인위지지향량궤적훈련삼수적취치여기예측능력유착교대관계,소이경상채용유전산법선취훈련삼수.단시,유전산법용역함입국부겁치,이의군산법구유전국우화능력.제출융합의군산법우화지지향량궤,래제고망락류량예측정도.
