【摘 要】
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随着计算机走进大众的视野,互联网在军事、文化、生活等诸多领域具有一定的应用。网络流量是一种对网络状况进行评价的重要指标,因此对网络流量进行建模与预测可以有效的对未来流量变化趋势进行分析与判断。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种较为先进的学习方法,具有泛化能力强与学习效率高等优势被广泛应用于机器学习之中。本文应用SVM模型对网络流量时间序列进行建模与预测,并首
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随着计算机走进大众的视野,互联网在军事、文化、生活等诸多领域具有一定的应用。网络流量是一种对网络状况进行评价的重要指标,因此对网络流量进行建模与预测可以有效的对未来流量变化趋势进行分析与判断。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种较为先进的学习方法,具有泛化能力强与学习效率高等优势被广泛应用于机器学习之中。本文应用SVM模型对网络流量时间序列进行建模与预测,并首次将改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)引入到SVM参数优化之中,同时结合了基于小波降噪(Wavelet Denoising,WD)的方法对网络流量数据进行预处理工作,最后使得网络流量的预测结果更加精准,性能更高,具体研究如下:(1)由于网络流量具有时变性和突发性,因此预测精度会受到影响,将导致预测精度低、预测时间长等问题。为得到精确的预测效果,本文提出了一种基于小波消噪的SVM预测模型。在模型预测之前通过小波阈值消噪法对两组网络流量数据进行降噪处理,并与未经降噪处理的网络流量预测模型进行对比。由对比结果可知,降噪方法的引入是十分必要的。(2)在SVM模型在预测过程中,最佳参数的选择是SVM模型预测精度值达到精准的根本原因。为达到理想的预测精度,因此引入SMA进行对SVM的惩罚因子与径向基核函数参数进行优化,以便进一步提高模型的预测精度及预测效率,因此为SVM模型在流量预测实际应用中提供重要的理论价值与参考依据。(3)针对SMA的收敛速度缓慢与收敛精度低等问题,本文提出了一种改进黏菌优化算法(ISMA)。黏菌个体以随机分布的方式进行惯性权重的获取,将随机惯性权重应用到黏菌种群位置更新过程中,有效解决了SMA由于反复迭代使得搜索能力下降等问题。为验证ISMA方法的有效性,本文应用多个基准测试函数对ISMA的收敛情况以及收敛速度进行仿真实验。最后,对实验结果进行了分析与说明。(4)通过两组实际采集的网络流量数据进行仿真实验,并对实验结果进行对比分析。使用多个对比预测模型如:标准的SVM模型、基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的SVM模型(PSO-SVM)、基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的SVM模型(GA-SVM)、BP神经网络模型、自回归滑动平均模型(AutoRegressive and Moving Average Model,ARMA)进行预测指标对比。并采用斯皮尔曼相关系数和平均绝对百分比误差等多个指标进行误差评价对比,通过对比仿真结果以及误差对比结果可知,本文所采用的组合预测模型具备了更高的预测性能。(5)通过组合预测模型的仿真实验误差结果以及仿真图可以得知本文所提出的ISMA算法收敛速度快与收敛精度高等优点外,而且预测模型也具有精度精准和误差相对较小等优点。同时从训练用时与预测用时情况也可以看出本文所提出的WD-ISMASVM组合预测模型用时相对较短,整体模型运行速度较快,满足在线实时的应用。
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