【摘 要】
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针对网络流量预测过程中的LSSVM参数优化问题,提出一种改进生物地理学(IBBO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络流量预测模型(IBBO-LSSVM).该模型采用相空间重构网络流
【机 构】
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江苏食品药品职业技术学院信息工程系,湖南大学信息科学与工程学院,
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针对网络流量预测过程中的LSSVM参数优化问题,提出一种改进生物地理学(IBBO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络流量预测模型(IBBO-LSSVM).该模型采用相空间重构网络流量学习样本,利用LSSVM对网络流量进行建模,并运用改进生物地理学算法优化模型参数,最后进行网络流量预测实例分析.结果表明,IBBO-LSSVM可以对复杂、多变的网络流量变化特点进行拟合,获得了较高的预测精度,为具有混沌性的网络流量提供了一种新的预测模型.
In order to solve the parameter optimization problem of LSSVM in the process of network traffic prediction, this paper proposes a network traffic prediction model (IBBO-LSSVM) based on IBSVM, which is improved by IBBO algorithm. The model uses phase space weight LSSVM is used to model the network traffic and the model parameters are optimized by using the improved biogeography algorithm.At last, an example of network traffic prediction is given.The results show that IBBO-LSSVM can be used to analyze complex and changing network traffic Feature fitting, get a higher prediction accuracy, and provide a new prediction model for chaotic network traffic.
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