基于网格搜索支持向量机的网络流量预测

网络流量预测在网络运行管理中具有重要作用.为提高预测准确性和可靠性,采用网格搜索法寻求支持向量机的最优平衡参数和核函数参数并在此基础上建立预测模型,以许昌学院校园网2010年9月30日至2011年10月9日的网络流量为实例测试预测效果.研究结果表明,基于网格搜索支持向量机预测法的预测结果能准确地反映网络流量的变化趋势且具有较好的预测精度,验证了其在网络流量预测中的可行性.     

改进支持向量机的网络流量预测

支持向量机具有良好的非线性建模能力,其参数对网络流量预测结果有直接影响,为了解决支持向量机的参数确定的难问题,根据杂草算法的优势,提出了改进支持向量机的网络流量预测模型.首先收集大量网络数量原始数据,将支持向量机参数作为杂草种子,然后模拟杂草的生存、繁殖过程搜索最优参数寻优,建立网络流量预测模型,最后采用具体网络流量数据测试模型的可行性.结果表明,该模型不仅得到了高精度的网络流量预测结果,而且可以应用网络流量管理中.     

改进布谷鸟搜索算法优化SVM的网络流量预测模型

网络流量建模预测是网络管理和安全预警的基础。为了提高网络流量的预测精度,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(MCS-SVM)。首先将一维网络流量时间序列重构成多维时间序列;然后将支持向量机参数看作一个鸟巢位置,通过模拟布谷种群寄生繁衍机制找到最优参数;最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并通过仿真实验对MCSSVM的性能进行测试。仿真结果表明,相对于参比模型,MCS-SVM提高了网络流量的预测精度,更加准确地刻画了网络流量复杂变化趋势,为具有混沌性网络流量预测提供了一种新的研究工具。     

相关向量机超参数优化的小时间尺度网络流量非线性预测方法

针对小时间尺度网络流量预测中的复杂性、非线性和高度自相似性等问题,创新性的提出了一种改进的模拟退火法优化相关向量机的网络流量预测模型(PSA-RVM)。将网络流量时间序列进行相空间重构,同时采用改进模拟退火法优化相关向量机的超参数,进而构建网络流量PSA-RVM预测模型。试验表明,PSA-RVM预测模型的预测精度、稳定性都优于RVM模型和PSO-SVR模型。     

混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型

针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。     

相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测

针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点,利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系,提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标,采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化,建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明,相对于传统网络流量预测方法,该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点,有效提高了网络流量的预测精度。     

变异粒子群优化最小二乘支持向量机的网络流量预测

针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。     

基于CS-HRVM的网络流量预测

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。     

基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测

介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法.     

布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测

热点话题具有突发性和实时性,负面热点话题会对社会稳定产生不利影响,为了准确刻画热点话题变化趋势,建立一种布谷鸟搜索CS(cuckoo search)算法优化支持向量机(SVM)的热点话题预测模型(CS-SVM)。首先对网络文本进行聚类预处理,并获取热点话题的时间序列;然后利用SVM对时间序列进行建模,并采用CS算法优化SVM参数;最后通过仿真实验对CS-SVM模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM模型可以准确描述热点话题的变化趋势,提高了热点话题的拟合精度和预测精度。     

基于SCSO-GRU模型的网络流量预测

网络流量有实时性、不稳定性和时序相关性等特点,传统网络流量预测模型存在泛化能力不强和预测精度低等不足之处。为解决这些不足,本文提出一种结合基于正余弦的群优化（SCSO）算法的GRU神经网络的网络流量预测模型（SCSO-GRU）。首先,介绍SCSO算法的粒子更新原理;然后构建SCSO-GRU神经网络的网络流量预测模型,将SCSO算法用于模型训练,提高训练效果,克服传统GRU神经网络收敛于局部最优的缺点;最后用SCSO-GRU模型进行网络流量预测。实验结果表明,与传统LSTM和GRU模型相比,本文模型具有显著的收敛效果和较好的预测精度,可以更好地刻画网络流量变化趋势。     

遗传算法优化回声状态网络的网络流量预测

网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题. 网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network, ESN)在非线性混沌系统预测与建模方面有着良好的性能,非常适合网络流量的预测.为了提高网络流量的预测精度,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化回声状态网络的网络流量非线性预测方法.首先利用回声状态网络对网络流量进行预测;然后利用遗传算法对回声状态网络预测模型中的储备池参数进行优化,提高预测模型的预测精度.通过中国联合网络通信公司辽宁分公司采集的实际网络流量数据进行了仿真验证.与差分自回归滑动平均模型(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、Elman神经网络以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)这3种常见预测模型进行了对比,仿真结果表明提出的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,更能刻画网络流量复杂的变化特点.     

组合核相关向量机的软件可靠性预测模型

可靠性作为衡量软件质量的一种重要特性,对软件管理具有重要的意义。针对单一核函数的缺陷,提出一种组合核函数相关向量机的软件可靠性预测模型。首先对当前软件可靠性研究现状进行分析,然后采用组合核函数相关向量机对训练集进行学习和建模,最后通过具体实例对模型的预测性能进行分析。结果表明,本模型获得了理想的软件可靠性预测结果,且其预测性能要优于单一核函数模型,在软件可靠性预测中有重要的应用价值。     

CS算法优化VMD-BiLSTM-AM的光伏功率预测

针对光伏发电功率的波动性与随机性对调度部门的负荷预测以及电网安全运行带来的严峻挑战, 提出了一种基于变分模态分解(VMD)和布谷鸟搜索(CS)算法优化的双向长短期记忆网络(BiLSTM)光伏发电功率预测方法. 首先使用VMD将光伏功率序列分解成不同频率的子模态, 通过皮尔逊相关性分析确定影响各模态的关键气象因子. 其次分别构建注意力机制(AM)和BiLSTM混合的光伏发电功率预测模型, 利用CS算法获取网络最优的权重和阈值. 最后, 将不同模态的预测结果相叠加, 得到最终的预测结果. 通过对亚利桑那州地区光伏电站输出功率进行预测, 验证了所提模型的有效性.     

基于Gamma小波模型的网络流量预测

网络流量的精确预测是实现动态流量管理及控制的前提,由此提出一种基于Gamma小波模型的预测方法。将原始数据分解为高频信号和低频信号,采用Gamma小波模型对低频信号进行建模并获取服从Gamma分布的序列,分别对刚获取的序列以及高频信号采用加权一阶局域法进行预测,重构小波以合成数据。通过实验和数学分析的方法,证实该预测模型能够进行网络流量的短期预测。     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

一种基于EMD和RVM的自相似网络流量预测模型

针对自相似网络流量提出了一种基于EMD(经验模态分解)和RVM(相关向量机)的自相似时间序列预测模型.该模型利用EMD将滑动窗口内的小时间尺度网络流量序列分解为多个IMF(固有模态函数)分量,以去除流量序列长相关性;然后采用RVM对其中的高频分量进行拟合,而对低频分量则使用ARMA构建预测模型;最后合成各分量的预测结果.实验表明,该模型能准确地预测流量时间序列的幅值及其趋势,与同类型预测方法相比,其预测性能更好.     

面向科研专网的链路流量预测模型

当今科研活动已越来越依赖科研数据网络的高效传输,这对科研专网的链路资源规划和运行管理带来了更高要求.面向科研专网的实际需求建立链路流量预测模型能使网络运营者在SDN等先进控制转发技术辅助下更有效进行资源调度的快速决策.现有的预测方法未考虑当前网络流量更具多样化和更高复杂度的深层细粒度特征.通过改进LSTM模型,本文面向...