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1、現(xiàn)在,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們最為重要的信息交互方式。隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,日益復(fù)雜化的應(yīng)用需求使得網(wǎng)絡(luò)管理工作越來(lái)越困難。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)擁塞、網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)故障等難題實(shí)際上也在阻礙著信息化社會(huì)的正常發(fā)展。怎樣提高網(wǎng)絡(luò)資源利用效率,保障網(wǎng)絡(luò)安全和及時(shí)調(diào)整、升級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成為最近的研究熱點(diǎn)。 近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展,它逐漸成為解決上述難題的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。研究者已經(jīng)提出基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)在QoS(QoS,Quality of S
2、ervice)機(jī)制中建立對(duì)不同業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)資源分配策略;此外,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方面也能發(fā)揮重要的作用,例如設(shè)計(jì)基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)、建立動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)帶寬分配策略等等。 通過(guò)廣泛地學(xué)習(xí)和研究傳統(tǒng)時(shí)間序列分析理論、混沌時(shí)間序列分析理論、計(jì)算智能預(yù)測(cè)算法,本文對(duì)基于混沌理論和支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量短期預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了深入地研究,并提出了一種預(yù)測(cè)性能更佳、適應(yīng)性更強(qiáng)的LSVM-DTW-K算法。本文的主要貢獻(xiàn)在于:提出
3、了一種針對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)集情形,基于混沌時(shí)間序列分析和支持向量機(jī)(SVM,Support Vector Machine)的網(wǎng)絡(luò)流量短期預(yù)測(cè)算法LSVM-DTW-K。在之前提出的局域支持向量機(jī)(LSVM,Local Support Vector Machine)預(yù)測(cè)算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)分析其在模型建立時(shí)的缺陷,提出用動(dòng)態(tài)時(shí)間折疊(DTW,Dynamic Time Wrapping)算法代替歐氏距離算法度量向量之間的相似度,從而獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)
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