基于小波分解和支持向量机的网络流量组合预测
研究网络流量预测问题，网络流量具有突发性、周期性、非线性特点，传统网络流量预测模型无法建立准确预测模型，导致预测误差大，预测精度低。为了提高网络流量的预测精度，提出一种小波分解和支持向量机的网络流量预测模型。首先采用小波变换对网络流量进行分解，把网络流量不同特性成分分离出来，然后采用支持向量机对各分量进行预测，最后采用小波变换对各分量预测结果进行重构，得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明，相对其它预测模型，提高了网络流量的预测精度，为网络流量预测优化提供了可靠依据。
网络管理 流量测量 小波分解 支持向量机 粒子群算法
DUAN Mo-yi 段谟意
Nanjing Railway Vocational and Technical College, Nanjing 210031, China 南京铁道职业技术学院软件学院,江苏南京210031
国内会议
宁波
中文
193-196,200
2012-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）