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局域支持向量机的改进及其在网络流量预测中的应用

作　者: 叶春
导　师: 刘兴伟
学　校: 西华大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 无线网络流量预测混沌理论局域支持向量机
分类号: TP393.06
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 23次
引　用: 0次
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内容摘要

无线网络作为一种新的互联网接入方式,因其灵活方便的特点已被广泛应用。同时日益复杂化的应用需求使得网络管理工作越来越困难,怎样提高网络资源利用效率,保障网络安全成为最近的研究热点。不断发展的网络流量预测技术逐渐成为解决上述难题的一项关键技术。然而无线网络环境更加复杂多变,不稳定性更加明显,传统的预测方法不能很好的体现无线网络特征,造成预测准确率较低,使得网络管理跟不上应用的发展。本文通过对基于混沌理论和支持向量机的短期网络流量预测算法进行分析和研究,并对其进行改进,提出了用于无线网络流量短期预测的算法(LSVM-SAX-DTW-HQ),它的预测精度更佳、适应性更强。本文主要工作在于:第一,在之前提出的局域支持向量机(LSVM-DTW-K)预测算法的基础上,通过分析其在模型建立时的弱点,提出用Hannan-Quinn信息准则计算邻近点个数代替之前的经验法选取邻近点个数,从而获得更为准确的预测模型。第二,提出用符号化方法SAX(Symbolic Aggregate Approximation)对时间序列做符号化处理,使得用DTW(Dynamic Time Wrapping)算法度量邻近点时,时间复杂度由原来的O ( n2)变为O ( n+ N2)。最后,通过实验验证了该预测模型及其改进的有效性,能够更准确的进行无线网络流量预测。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 主要内容  10-11
  1.4 本文结构  11-12
2 基础理论  12-22
  2.1 混沌理论  12-15
    2.1.1 混沌特性  12-13
    2.1.2 混沌时间序列预测  13-14
    2.1.3 相空间重构  14-15
  2.2 信息准则  15-16
  2.3 经典的相似性度量方法  16-17
  2.4 Symbolic Aggregate Approximation  17-18
  2.5 最小二乘支持向量机  18-20
  2.6 时间序列周期性分析  20-22
3 数据分析与处理  22-27
  3.1 数据来源  22-24
  3.2 网络流量宏观周期分析  24-25
  3.3 相空间重构参数  25-26
  3.4 本章小结  26-27
4 改进的局域支持向量机算法  27-31
5 实验  31-45
  5.1 实验评价指标  31
  5.2 LSVM-DTW-HQ 预测实验  31-33
  5.3 宏观周期的分析  33-37
  5.4 分析与改进  37-38
  5.5 综合对比  38-40
  5.6 多步预测  40-41
  5.7 有线网络流量数据集的预测  41-43
  5.8 本章小结  43-45
6 结论  45-46
参考文献  46-50
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  50-51
致谢  51-52

局域支持向量机的改进及其在网络流量预测中的应用

内容摘要

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