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文檔簡介
1、目前網(wǎng)絡(luò)行為特征日趨復(fù)雜,隨著 Internet飛速發(fā)展,這給網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)管理帶來了巨大的挑戰(zhàn),矛盾也日益突出,進行網(wǎng)絡(luò)流量分析進而建立有效的網(wǎng)絡(luò)流量模型是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)研究的熱點問題之一。網(wǎng)絡(luò)流量特征研究和分析是深入理解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在本質(zhì)、了解網(wǎng)絡(luò)運行狀況的根本方法和手段,是網(wǎng)絡(luò)性能提升、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和實施流量工程的重要途徑。本文基于灰色理論和最小二乘支持向量機(LSSVM),建立新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)中測量得到的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù),進行
2、實例分析,結(jié)果證明,新模型和算法預(yù)測誤差低,且具有普適性。針對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測,本文主要做了如下工作:
(1)在深入研究灰色 GM(1,1)預(yù)測模型及其改進方法的基礎(chǔ)上,針對影響預(yù)測模型精度的原因,考慮新舊數(shù)據(jù)對預(yù)測的影響,本文提出了加權(quán)處理原始數(shù)據(jù)的方法,并給出了一種更合理更簡單的重構(gòu)模型中背景值的方法及對初始值的估計。
(2)在對支持向量機進行深入研究的基礎(chǔ)上,基于網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特點,本文提出了動態(tài)穩(wěn)健LSSVM模型
3、。為了驗證穩(wěn)健LSSVM算法的正確性和有效性,分別利用一般LSSVM模型和穩(wěn)健LSSVM模型進行仿真實驗。
(3)根據(jù)灰色模型與最小二乘支持向量機的結(jié)合方法,以及模型對數(shù)據(jù)處理的特點,本文將灰色最小二乘支持向量機分為三類:并聯(lián)型、串聯(lián)型和殘差型。通過實驗結(jié)果表明組合預(yù)測模型能有效的提高預(yù)測的精度,比單一模型具有更高的擬合精度,具有一定的應(yīng)用價值。
(4)本文以灰色最小二乘支持向量機預(yù)測模型為主體結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測系統(tǒng)
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