10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.032
基于KPCA优化IHS-RVM的小时间尺度网络流量预测模型
网络流量时间序列具有高维度、非线性和时变性等特征,针对传统时间序列模型预测精度较低的问题,提出基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)优化IHS-RVM的小时间尺度网络流量预测模型.首先对网络流量时间序列进行相空间重构,确定嵌入维数和延迟时间.然后利用KPCA对网络流量样本进行核主成分特征提取,降低嵌入维数,并获取核主元矩阵.在此基础上,通过改进HS(Harmony Search)算法(IHS)确定RVM核参数.最后利用参数优化的RVM模型进行小时间尺度网络流量预测.为了交叉验证模型的性能,采用实际数据进行性能对比分析.结果表明,本模型性能优于KPCA-IHS-ESN、KPCA-IHS-SVM和IHS-RVM模型,取得了良好的效果.
小时间尺度、网络流量、改进和声搜索算法、KPCA、RVM
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TP274(自动化技术及设备)
云南省科技支撑项目KKSTJ201358015
2018-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
185-191
