文件名称：一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究 (2012年)
文件大小：1.34MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-11 22:34:37
工程技术 论文
研究网络流量预测精度问题，网络流量受多种因素的综合影响，其变化具有周期性、非线性和随机性等特点，将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势；然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合；最后将两者结果再次输入SVM进行融合，得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试，仿真结果表明，ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度，降低了预测误差，能更全面刻画网络流量变化规律。