【摘 要】
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计算机网络流量预测对于网络流量的控制和调整,进而提高网络性能和服务质量起着重要的作用。当前传统计算机网络流量方法预测精度较低,仅为85%左右。针对网络流量的非线性和
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计算机网络流量预测对于网络流量的控制和调整,进而提高网络性能和服务质量起着重要的作用。当前传统计算机网络流量方法预测精度较低,仅为85%左右。针对网络流量的非线性和时变特性,难以准确实现网络流量评估,为了解决此问题,提出基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测方法。支持向量回归算法（SVR）是一种用于趋势预测的支持向量机模型,能找到全局最优解。然而,SVR参数的选择对回归模型优化起着决定性作用。采用混沌粒子群优化算法（CPSO）优化支持向量参数,通过建立混沌粒子群优化SVR的网络流量预测模型。仿真结果表明,
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