【摘 要】
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为了提高网络流量的预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。首先采用混沌理论构建网络流量的学习样本,然后将网络流量的训练样本输入组合函数高斯回归模型
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为了提高网络流量的预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。首先采用混沌理论构建网络流量的学习样本,然后将网络流量的训练样本输入组合函数高斯回归模型进行训练,建立网络流量预测模型,最后采用多个网络流量数据进行单步和多步预测对比测试。结果表明,相对于对比模型,本文模型准确描述了复杂多变的网络流量变化趋势,提高了网络流量的预测精度。
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