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基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测
引用本文:靳召东,陈虹,张钲浩.基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测[J].计算机应用与软件,2010,27(11).
作者姓名:靳召东  陈虹  张钲浩
摘    要:网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高.

关 键 词:自适应遗传算法  最小二乘支持向量机  网络流量预测

PREDICTING NETWORK TRAFFIC BASED ON ADAPTIVE GENETIC ALGORITHM AND LS-SVM
Jin Zhaodong,Chen Hong,Zhang Zhenghao.PREDICTING NETWORK TRAFFIC BASED ON ADAPTIVE GENETIC ALGORITHM AND LS-SVM[J].Computer Applications and Software,2010,27(11).
Authors:Jin Zhaodong  Chen Hong  Zhang Zhenghao
Abstract:
Keywords:
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