10.3969/j.issn.1000-386x.2022.09.042
参数优化的SVR移动网络流量预测
准确预测移动网络流量,不仅可以保障互联网络安全稳定运行,还可以给运营商的资源调度做参照,使运营商能合理分配网络资源.采用参数优化的支持向量回归(SVR)进行网络流量预测研究.原始数据为淮南移动2019年1月1日至5月15日吾悦广场的流量数据,数据采集粒度为15分钟;为了寻找一种SVR的最佳优化方案,将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、差分灰狼优化(Differential Evolution-Grey Wolf Optimi-zer,DE-GWO)、布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法用于SVR的参数寻优;同时将基本的手动调参的SVR用于流量预测对比.实验结果表明,DE-GWO参数优化的SVR具有较好的预测性能.
网络流量预测、优化SVR、PSO、DE-GWO、CS、参数优化
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划2018YFF0301000
2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
278-284
