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小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测
文献摘要：
为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型.首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型.由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数.对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证.实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型.
文献关键词：
网络流量;预测;小波消噪;支持向量机;改进黏菌算法
中图分类号：
作者姓名：
田中大;潘信澎
作者机构：
沈阳工业大学 人工智能学院,沈阳110870
文献出处：
引用格式：
[1]田中大;潘信澎-.小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测)[J].北京邮电大学学报,2022(05):79-84
A类：
B类：
小波消噪,优化支持向量机,网络流量预测,改进黏菌算法,算法优化,流量预测模型,参数影响,随机惯性权重,重机,支持向量机模型,惩罚因子,核函数,函数参数,模型使用,最佳参数,流量数据,对比模型
AB值：
0.232596
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