论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf

所需积分/C币:10 2019-07-22 23:58:42 756KB .PDF

现有的诸多网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题。针对此类问题, 研究了一种通过GAFSA(全局人工鱼群算法)优化SVR模型的网络流量预测方法。GAFSA是一种群智能优化算法, 寻优效果显著。采用GAFSA对SVR预测模型进行参数寻优, 可以得到使预测效果最佳的训练参数; 使用这组最优参数训练SVR, 建立网络流量预测模型, 可以很好地改善基于其他智能优化算法改进的SVR网络流量预测模型多次预测结果相差较大的问题, 使预测结果趋于稳定, 同时也可以提高预测精准度。仿真结果表明, GAFSA-SVR网络流量预测模型与其他模型相比, 预测结果基本稳定, 精准度提高到89%以上, 对于指

...展开详情
试读 5P 论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf
img

关注 私信 TA的资源

上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐
    论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf 10积分/C币 立即下载
    1/5
    论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf第1页
    论文研究-GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究.pdf第2页

    试读已结束,剩余3页未读...

    10积分/C币 立即下载 >