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文檔簡介
1、隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)高速發(fā)展,網(wǎng)絡在人們生活中扮演的角色也越來越重要,人們再也不能滿足于只簡單上網(wǎng)的需求,人們對上網(wǎng)的要求也越來越高。網(wǎng)絡擁塞、網(wǎng)絡故障、網(wǎng)絡安全等一系列的問題時刻困擾著我們,如何對系統(tǒng)中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行測量、收集和預測已成為網(wǎng)絡系統(tǒng)運行的主要難題之一。
據(jù)大量數(shù)據(jù)顯示,網(wǎng)絡是復雜的、多方因素影響的,網(wǎng)絡流量也必然呈現(xiàn)出高度自相似、時變性和非線性等特征,這注定傳統(tǒng)的預測方法無法做到高的準確率。支持向量機是一種
2、機器學習方法,其求解速度快,且泛化能力強,故本文用支持向量機來進行預測。
支持向量機可以根據(jù)現(xiàn)有的有限的樣本信息,在所建立的模型的復雜性和機器的學習能力間尋求一個平衡點,以得到最好的泛化能力,并創(chuàng)造性的將線性不可分的問題,通過核函數(shù)映射到高維空間,使之線性可分。
本文在對網(wǎng)絡流量準確預測后,綜合預測了CPU使用率和內存使用率的情況,為市區(qū)信訪件對接平臺設計了模糊控制器,該模糊控制器根據(jù)預測結果進行資源調度,并在仿真平
3、臺上進行了實驗,取得了很好的效果。
本文的主要研究內容如下:
1).研究支持向量機參數(shù)選擇的問題。參數(shù)的選擇在支持向量機建模期間有巨大的影響,參數(shù)的好壞直接影響著預測精度的高低。在研究生學習期間,本人關注了各種新型的算法,并創(chuàng)新性的將布谷鳥搜索算法應用于支持向量機的參數(shù)選擇過程中。實驗對比了現(xiàn)有的算法,如遺傳算法和粒子群算法,布谷鳥搜索算法明顯提高了SVM的效率和結果準確率。
2).根據(jù)記錄的網(wǎng)絡帶寬、CP
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