融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测 (2011年)

网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法，能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系，所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是，遗传算法容易陷入局部极值，而蚁群算法具有全局优化能力。提出融合蚁群算法优化支持向量机，来提高网络流量预测精度。