【摘 要】
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研究网络流量预测优化问题,网络技术的发展使网络的流量增大。针对网络中对网络流量的不确定影响因素较多,同时由于传统的网络流量预测算法都是线性模型,无法适应网络流量非
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研究网络流量预测优化问题,网络技术的发展使网络的流量增大。针对网络中对网络流量的不确定影响因素较多,同时由于传统的网络流量预测算法都是线性模型,无法适应网络流量非线性变化,从而导致预测精度不高等缺陷,提出了一种粒子滤波和最大熵算法原理相结合的新的网络流量预测模型。首先用模型捕捉原始数据的重构性,然后采用粒子滤波算法对最大熵进行优化处理,根据得到的预测结果作为约束的信息,采用优化后的最大熵得出预测的结果分布。最后采用算法与其它几种常见的流量预测算法相比较,仿真结果表明,改进方法比传统的几种网络流量预测算法具
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