| 基于自适应粒子群优化LSSVM的网络流量在线预测 |
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| 引用本文： | 熊南,刘百芬.基于自适应粒子群优化LSSVM的网络流量在线预测[J].计算机应用与软件,2013(9). |
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| 作者姓名： | 熊南 刘百芬 |
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| 作者单位： | 华东交通大学电气与电子工程学院 江西 南昌330013 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61164011)。 |
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| 摘 要： | 针对带混沌特性的网络流量在线预测,提出一种融合自适应粒子群算法(APSO)和递推式最小二乘支持向量机回归的流量模型。对流量序列嵌入重构得到多维状态输入矢量,将其作为初始LSSVM的训练样本,其中采用自适应粒子群算法对模型的特征参数、嵌入维数寻优,避免早熟停滞。对于在线预报过程中的吸收样本、删减样本采用核矩阵迭代式求解,动态调整回归机,使得模型具有在线学习能力,由此得APSO-LSSVM在线流量预测模型,并考察网络负荷度与嵌入维数关系。仿真实验表明:该方法能有效预测网络流量,实现较高精度实时流量估计。
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| 关 键 词： | 网络流量预测 最小二乘支持向量机 自适应粒子群 参数优化 迭代求解 |
ONLINE PREDICTION OF NETWORK TRAFFIC BASED ON ADAPTIVE PARTICLE SWARM OPTIMISATION AND LSSVM |
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| Xiong Nan
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Liu Baifen.ONLINE PREDICTION OF NETWORK TRAFFIC BASED ON ADAPTIVE PARTICLE SWARM OPTIMISATION AND LSSVM[J].Computer Applications and Software,2013(9). |
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| Authors: | Xiong Nan Liu Baifen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Network traffic prediction LSSVM Adaptive particle swarm optimisation Parameter optimisation Iterative solution |
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