| 改进ABC算法优化LSSVM的网络流量预测模型 |
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| 引用本文： | 许爱军.改进ABC算法优化LSSVM的网络流量预测模型[J].计算机应用与软件,2015,32(1):323-326. |
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| 作者姓名： | 许爱军 |
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| 作者单位： | 广州铁路职业技术学院信息工程系 广东广州510430 |
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| 基金项目： | 全国教育信息技术研究“十二五”规划2012年度专项课题，广东省教育科研“十二五”规划2011年度课题，中国职业技术教育学会2012-2013年度科研规划项目 |
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| 摘 要： | 为了提高网络流量预测精度,针对最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)参数优化问题,提出一种改进人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法优化LSSVM的网络流量预测模型(ABC-LSSVM)。该模型根据混沌理论对网络流量时间序列进行重构,然后将网络流量预测精度作为优化目标,通过ABC算法找到最优的LSSVM参数,并建立网络流量预测模型,最后采用仿真对比实验测试模型的性能。仿真结果表明,相对于参比模型,ABC-LSSVM解决了LSSVM参数优化的难题,能够更加准确刻画网络流量复杂变化规律,提高了网络流量的预测精度。
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| 关 键 词： | 网络流量 人工蜂群优化算法 最小二乘支持向量机 预测模型 相空间重构 |
NETWORK TRAFFIC PREDICTION BASED ON OPTIMISING LSSVM BY IMPROVED ABC |
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| Xu Aijun.NETWORK TRAFFIC PREDICTION BASED ON OPTIMISING LSSVM BY IMPROVED ABC[J].Computer Applications and Software,2015,32(1):323-326. |
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| Authors: | Xu Aijun |
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| Affiliation: | Xu Aijun;Department of Information Engineering,Guangzhou Institute of Railway Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Network traffic Artificial bee colony optimisation algorithm Least square support vector machine Prediction model Phase space reconstruction |
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