【摘 要】
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为了更加精确地对网络流进行预测,降低网络拥塞的频率,提出了极端学习机的网络流量预测模型。针对网络流量混沌性分别确定原始网络流量的延迟时间和嵌入维数,采用极端学习机
【机 构】
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河南工业职业技术学院网络管理中心,河南工业职业技术学院电子信息工程系
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为了更加精确地对网络流进行预测,降低网络拥塞的频率,提出了极端学习机的网络流量预测模型。针对网络流量混沌性分别确定原始网络流量的延迟时间和嵌入维数,采用极端学习机对网络流量的变化特点进行拟合,并对标准学习机进行改进,改善学习速度和预测性能,通过网络流量数据的预测实验验证其可行性。结果表明,与其它网络流量预测模型相比,改进极限学习机的网络流量预测结果更加可靠,对网络流量将来变化趋势可以更加准确描述,提高了网络流量预测精度。
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