【摘 要】
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为了获得更加理想的网络流量预测结果,准确刻画网络流量的变化趋势,提出一种基于布谷鸟搜索算法优化组合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-HRVM)。首先针对网络流量的混沌
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为了获得更加理想的网络流量预测结果,准确刻画网络流量的变化趋势,提出一种基于布谷鸟搜索算法优化组合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-HRVM)。首先针对网络流量的混沌特性,采用相空间理论建立网络流量的多维学习样本,并采用组合核函数构建相关向量机,然后将学习样本输入到相关向量机中进行训练,并采用布谷鸟搜索算法对模型参数进行优化,从而建立网络流量预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行仿真对比实验。结果表明,CS-HRVM获得了比其他网络流量预模型更高的预测精度,而且可以对含噪网络流量进行准确预测。
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