基于SVM和Adaboost解决实时流量识别问题

摘要针对当前实时流量识别技术上的不足,本文基于支持向量机算法（SVM）和Adaboost算法,提出了一种实时流量识别算法。这种方法将SVM算法使用在Adaboost算法框架中,通过Adaboost算法来提高SVM算法的对流量样本学习能力,改善了SVM算法在实时流量识别中的准确率,从而改善识别器的性能。仿真实验证明,通过设定算法的迭代次数,这种方法的实时流量识别准确率能够达到85％以上。