基于改進支持向量機的網絡流量預測算法的研究.pdf

1、互聯網是人類智慧的結晶，深刻影響著世界經濟、政治、文化和社會的發(fā)展，促進了社會生產生活和信息傳播的變革。我國互聯網的應用不斷普及，網絡服務需求日益增多，新的業(yè)務需求和服務形式不斷出現。同時，網民數量的急劇增加，使得網絡行為日益復雜，大量的BT下載或者網絡攻擊行為經常使得網絡癱瘓?；ヂ摼W的急速發(fā)展對網絡管理水平提出了很高的要求。
　　 要提高網絡管理水平，就要求我們對網絡服務的時延、帶寬等網絡性能有相應的管理能力，對網絡流量的運行

2、狀況和行為特性有一個深入的了解。網絡流量預測是網絡管理的關鍵問題，網絡流量預測的精確性，實時性，直接關系到網絡管理的效率和性能。正是由于網絡流量預測在的網絡管理中的這種重要地位，越來越多的研究者轉向網絡流量預測領域的研究。
　　 本文針對當前主流網絡流量算法的缺陷，設計出一個基于改進支持向量機的網絡流量預測算法，并且在MATLAB平臺進行了實例測試。結果顯示出其在網絡流量預測方面比BP神經網絡算法準確度更高，效果更好。論文的主要

3、的研究成果如下：
　　 (1)分析了網絡流量預測涉及的相關內容，包括網絡流量存在的線性特性和非線性特性，網絡流量預測的理論依據和流量數據的獲取方法等。
　　 (2)總結了網絡流量預測算法的研究進展，對目前存在的各種不同的預測算法模型進行研究，分析其各自的缺陷所在，從理論上給出支持向量機算法在網絡流量預測方面的優(yōu)點和可行性。
　　 (3)設計并實現了一個基于改進支持向量機的網絡流量預測算法。針對支持向量機在參數尋優(yōu)