和声搜索算法优化支持向量机的网络流量预测

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网络流量受到外界因素作用,具有复杂的变化规律,为了改善了网络流量的预测效果,设计了和声搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(HS—SVM)。首先对当前网络流量预测研究现状进行深入分析,并指出了网络流量的混沌特性,然后采用混沌理论的相应方法确定网络流量的延迟时间和嵌入维数,并对原始网络流量数据进行重构,最后采用HS-SVM建立网络流量预测模型,并与当前其它网络流量预测模型进行了对照模拟测试。HS-SVM能够挖掘和分析网络流量的变化规律,网络流量预测结果要明显优于其它网络流量预测模型,测试结果验证了HS-
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