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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(lái)了巨大的挑戰(zhàn),矛盾也日益突出,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析進(jìn)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(diǎn)問(wèn)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(yùn)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(jì)和實(shí)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(jī)(LSSVM),建立新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型。根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中測(cè)量得到的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù),進(jìn)行
2、實(shí)例分析,結(jié)果證明,新模型和算法預(yù)測(cè)誤差低,且具有普適性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè),本文主要做了如下工作:
(1)在深入研究灰色 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型及其改進(jìn)方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)影響預(yù)測(cè)模型精度的原因,考慮新舊數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)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(jiǎn)單的重構(gòu)模型中背景值的方法及對(duì)初始值的估計(jì)。
(2)在對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)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(diǎn),本文提出了動(dòng)態(tài)穩(wěn)健LSSVM模型
3、。為了驗(yàn)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(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
(3)根據(jù)灰色模型與最小二乘支持向量機(jī)的結(jié)合方法,以及模型對(duì)數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn),本文將灰色最小二乘支持向量機(jī)分為三類:并聯(lián)型、串聯(lián)型和殘差型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明組合預(yù)測(cè)模型能有效的提高預(yù)測(cè)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(jià)值。
(4)本文以灰色最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型為主體結(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)
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