文件名称:论文研究-基于FCM-LSSVM网络流量预测模型.pdf
文件大小:603KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 23:20:35
论文研究
为了提高网络流量的预测准确性,针对训练样本选取问题,提出一种训练样本选择的最小二乘支持向量机网络流量预测模型(FCM-LSSVM)。采用模糊均值聚类算法对网络充量数据进行了聚类分析,消除其中的孤立样本点,构建最小二乘支持向量机的训练集,然后将训练集输入到最小二乘支持向量机进行了学习,并采用人工蜂群算法对模型参数进行了优化,最后建立建立网络流量预测模型,并采用仿真实验对模型性能测试。仿真结果表明,相对于其他网络流量预测模型,FCM-LSSVM不仅提高了网络流量的预测精度,而且建模速度得以提高,获得了更加理想的网强流量预测结果。