【摘 要】
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为了提高网络流量的预测精度,提出一种相空间重构和支持向量机相结合的网络流量预测模型(PSR-SVM)。通过相空间重构对网络流量序列进行重构,重构网络流量序列输入到支持向量
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为了提高网络流量的预测精度,提出一种相空间重构和支持向量机相结合的网络流量预测模型(PSR-SVM)。通过相空间重构对网络流量序列进行重构,重构网络流量序列输入到支持向量机进行建模和预测,利用具体网络流量数据进行仿真实验,与BP神经网络、灰色模型预测结果进行对比。实验结果表明,相对于对比模型,PSR-SVM提高了网络流量的预测精度和稳定性,能够很好满足网络流量预测实时性和高精度要求。
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