基于数据挖掘的网络流量预测

摘要：

　　本文针对目前网络流量海量数据特点。利用数据挖掘技术，经过详细分析网络流入流量数据特点，运用支持向量机(SVM)理论，建立网络流量时间预测模型。通过仿真分析与Netflow实测数据对比表明，该预测模型的预测精度高，误差小，为今后网络建设、维护和优化提供理论依据和数据支持。

关键词： 网络流量 预测模型 数据挖掘 支持向量机理论

作者: 卢丹蕾 孙艳华 张延华

作者单位: 北京工业大学 电子信息与控制工程学院，北京 100124

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 416-421

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）