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面向骨干网流量的非线性组合预测方法

         

摘要

为了提高骨干网流量多变复杂的情况下网络流量预测的准确度,提出基于灰狼优化支持向量机和双向长短期记忆循环神经网络的网络流量非线性组合预测方法.该组合方法利用灰狼算法优化的支持向量机泛化能力强、双向长短期记忆神经网络善于处理非线性问题且容错能力强的优势,以残差平方和最小为目标,根据两种方法的预测误差调节各自方法权重,动态加权得到组合方法的预测结果.仿真结果表明,本文所提预测方法在小时间尺度流量预测中发挥了组合模型的优势,可以更加准确的进行网络流量预测.

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