| 一种基于KPCA-LSSVM的可用带宽在线预测算法 |
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| 引用本文： | 戴冬,王果.一种基于KPCA-LSSVM的可用带宽在线预测算法[J].计算机应用与软件,2014(10). |
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| 作者姓名： | 戴冬 王果 |
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| 作者单位： | 河南机电高等专科学校计算机科学与技术系 河南 新乡453003 |
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| 基金项目： | 河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A520019)。 |
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| 摘 要： | 针对目前端到端可用带宽预测方面研究工作较少的现状,提出一种基于核主成分分析KPCA(Kernel Principle Component Analysis)和最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的可用带宽在线预测算法ABOP。在采集网络状态样本数据并对其进行相空间重构的基础上,采用KPCA对数据进行降维降噪处理,最后基于LSSVM对可用带宽进行在线预测。为减小计算开销,提出一种递推计算的方法加快模型更新速度,并采用粒子群优化算法对模型参数进行多步更新,确保了在线预测的时效性。仿真表明,提出的ABOP算法具有较高的预测精度和较快的预测速度,能够满足可用带宽在线预测的要求。
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| 关 键 词： | 可用带宽 在线预测 核主成分分析 最小二乘支持向量机 |
AN ALGORITHM OF AVAILABLE BANDWIDTH ONLINE PREDICTION BASED ON KPCA-LSSVM |
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| Dai Dong,Wang Guo.AN ALGORITHM OF AVAILABLE BANDWIDTH ONLINE PREDICTION BASED ON KPCA-LSSVM[J].Computer Applications and Software,2014(10). |
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| Authors: | Dai Dong Wang Guo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Available bandwidth Online prediction KPCA LSSVM |
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