【摘 要】
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提出一种基于最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测算法和模型,分析网络峰值预测影响因素,建立一个包含网络流量、网络峰值范围和信号强度的SVM模型.采用SVM模型的主成分分析
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提出一种基于最大共轭梯度连续泛函的网络峰值预测算法和模型,分析网络峰值预测影响因素,建立一个包含网络流量、网络峰值范围和信号强度的SVM模型.采用SVM模型的主成分分析方法实现对网络峰值的PCA估计系统设计.通过最大共轭梯度连续泛函,在奇异半正定性双周期性复分析下,实现对网络峰值的预测,考察网络流量的波动以及网络信号对网络峰值影响贡献程度,对网络峰值特征进行状态信息融合处理,减少预测误差.实验结果表明,该算法对网络峰值的预测精度较高,预测误差控制在1.5%以内,性能优越.
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