| 基于支持向量回归学习机的网络流量预测 |
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| 引用本文： | 叶苗,王勇. 基于支持向量回归学习机的网络流量预测[J]. 桂林工学院学报, 2007, 27(2): 282-284 |
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| 作者姓名： | 叶苗 王勇 |
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| 作者单位： | 1. 桂林电子科技大学,网络中心,广西,桂林,541004;桂林工学院,现代教育技术中心,广西,桂林,541004
2. 桂林电子科技大学,网络中心,广西,桂林,541004 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金资助项目（桂科基0575094） |
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| 摘 要： | 对最小二乘支持向量机的回归算法做了改进,并将其应用到网络流量预测中,在linux下编写网络抓包程序,统计出一个网段节点的流量,与文中算法所得到的预测结果进行对比,实验结果表明,将最小二乘支持向量机用于网络流量的预测,可以取得令人满意的效果.
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| 关 键 词： | 支持向量机 网络流量 回归预测 |
| 文章编号： | 1006-544X（2007）02-0282-03 |
| 修稿时间： | 2006-09-18 |
Network Flowing Prediction Based on SVR |
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| YE Miao,WANG Yong. Network Flowing Prediction Based on SVR[J]. Journal of Guilin University of Technology, 2007, 27(2): 282-284 |
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| Authors: | YE Miao WANG Yong |
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| Affiliation: | 1. Network Center, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China ; 2. Computer Science and Modern Technology Education Center, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China |
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| Abstract: | An improved least squares supporting vectoring recursive machine is used in network flowing prediction.Tested by running program with packet capture in linux system,the result shows that the algorithm achieves good performance in network flowing prediction. |
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| Keywords: | SVR network flowing prediction |
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