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基于云计算和大数据分析的大规模网络流量预测

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结合当前网络流量海量、混沌、随机性变化的特点,为了获得理想的网络流量预测结果,提出了基于云计算和大数据分析的大规模网络流量预测模型.首先,根据混沌算法描述网络流量的混沌变化特点,建立学习样本集合.然后,引入支持向量机对网络流量随机性变化特点进行建模,并结合历史数据海量的特点,采用云计算平台使多个支持向量机并行运行.对比测试结果表明,该模型提升了网络流量预测精度,建模效率大幅度提升,可以满足网络流量在线管理的实时性要求.
Large scale network traffic prediction based on cloud computing and big data analysis

李晓会、陈潮阳、伊华伟、李波

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辽宁工业大学 电子与信息工程学院,辽宁 锦州 121001

网络管理 云计算平台 并行建模 随机性 学习样本 混沌算法

国家自然科学基金青年基金辽宁省教育厅科学研究项目国家自然科学基金辽宁省科技厅基金

61802161JZL2020154025167911620180550886

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200329

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(3)
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