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王枫林

作品数:1 被引量:17H指数:1
供职机构:济南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:中国博士后科学基金山东省自然科学基金山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇网络
  • 1篇网络流
  • 1篇网络流量
  • 1篇相关向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小尺度
  • 1篇局域
  • 1篇非线性时间序...

机构

  • 1篇济南大学

作者

  • 1篇孟庆芳
  • 1篇王枫林
  • 1篇陈月辉
  • 1篇冯志全
  • 1篇陈珊珊

传媒

  • 1篇物理学报

年份

  • 1篇2013
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于局域相关向量机回归模型的小尺度网络流量的非线性预测被引量:17
2013年
基于非线性时间序列局域预测法与相关向量机回归模型,本文提出了局域相关向量机预测方法,并应用于预测实际的小尺度网路流量序列.应用基于信息准则的局域预测法邻近点的选取方法来选取局域相关向量机回归模型的邻近点个数.对比分析了局域相关向量机预测法、前馈神经网络模型与局域线性预测法对网络流量序列的预测性能,其中前馈神经网络模型的参数采用粒子群优化算法来优化.实验结果表明:邻近点优化后的局域相关向量机回归模型能够有效地预测小尺度网络流量序列,归一化均方误差很小;局域相关向量机回归模型生成的时间序列具有与原网络流量时间序列相一致的概率分布;局域相关向量机回归模型的预测精度好于前馈神经网络模型的与局域线性预测法的.
孟庆芳陈月辉冯志全王枫林王枫林
共1页<1>
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