计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2012年
9期
139-142
,共4页
网络流量%地统计学%最小二乘支持向量机%遗传算法
網絡流量%地統計學%最小二乘支持嚮量機%遺傳算法
망락류량%지통계학%최소이승지지향량궤%유전산법
网络流量是一种典型的时间序列数据,具有很强的滞后性和后效性.针对当前滞后阶数确定方法存在局部最优,耗时长等缺陷,提出一种网络流量组合预测方法(GS-GA-LSSVM).首先采用地统计学(GS)快速确定网络流量的最优滞后阶数,然后根据滞后阶数对网络流量进行重构,最后采用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机LSSVM (least square support vector machine)对网络流量进行建模预测.仿真结果表明,GS-GA-LSSVM对网络流量的预测精度优于参比模型,更能反映网络流量复杂的动态变化规律.
網絡流量是一種典型的時間序列數據,具有很彊的滯後性和後效性.針對噹前滯後階數確定方法存在跼部最優,耗時長等缺陷,提齣一種網絡流量組閤預測方法(GS-GA-LSSVM).首先採用地統計學(GS)快速確定網絡流量的最優滯後階數,然後根據滯後階數對網絡流量進行重構,最後採用遺傳算法(GA)優化最小二乘支持嚮量機LSSVM (least square support vector machine)對網絡流量進行建模預測.倣真結果錶明,GS-GA-LSSVM對網絡流量的預測精度優于參比模型,更能反映網絡流量複雜的動態變化規律.
망락류량시일충전형적시간서렬수거,구유흔강적체후성화후효성.침대당전체후계수학정방법존재국부최우,모시장등결함,제출일충망락류량조합예측방법(GS-GA-LSSVM).수선채용지통계학(GS)쾌속학정망락류량적최우체후계수,연후근거체후계수대망락류량진행중구,최후채용유전산법(GA)우화최소이승지지향량궤LSSVM (least square support vector machine)대망락류량진행건모예측.방진결과표명,GS-GA-LSSVM대망락류량적예측정도우우삼비모형,경능반영망락류량복잡적동태변화규률.
