【摘 要】
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通过对网络流量的准确预测提高对网络的调控和监测水平,避免网络拥堵,确保网络畅通.传统的网络流量预测算法采用粒子群算法,在处理大规模的流量数据时,容易导致信息发散和易
【机 构】
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中国劳动关系学院计算机应用技术教研室
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通过对网络流量的准确预测提高对网络的调控和监测水平,避免网络拥堵,确保网络畅通.传统的网络流量预测算法采用粒子群算法,在处理大规模的流量数据时,容易导致信息发散和易陷入局部极值点,流量预测准确度不高.提出一种基于多标记学习混合差分粒子群进化的网络流量预测算法.构建多分簇的无线网络流量数据传输模型,对网络流量进行时间序列分析,采用粒子群优化算法分别比较网络信息流中的频率波动是否相同,对相同的进行合并,基于自回归移动平均算法,进行粒子群信息链特征优选准则设计,采用多标记学习混合差分粒子群进化算法,把网络流量数
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