基于小波核LS—SVM的网络流量预测

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摘要：网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义.支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题.介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力.通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测.实验结果表明,取得了较好的预测效果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969X/200512/20661816.html

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关键词：SVM 网络流 机器学习算法 支持向量机 cqvip 支持向量机 最小二乘支持向量机 流量预测 小波