【摘 要】
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针对网络流量预测准确率不够高的问题,结合当下流行的集成学习(Ensemble Learning),提出一种Stacking集成多种模型的网络流量预测方法;将天气因素量化后作为输入,使用7个机器
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFF0301000).
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针对网络流量预测准确率不够高的问题,结合当下流行的集成学习(Ensemble Learning),提出一种Stacking集成多种模型的网络流量预测方法;将天气因素量化后作为输入,使用7个机器学习模型分别对网络流量进行预测,然后根据对不同模型预测结果的Pearson相关系数的分析,选取相关性较弱的5个模型作为Stacking的基模型,进行网络流量的预测,并与不考虑天气因素的预测结果进行比较;结果显示:Stacking方法相较于各基模型都有更好的表现,同时,天气因素的加入使得模型预测结果的准确性提高了;St
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