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参数优化的SVR移动网络流量预测

PREDICTION OF MOBILE NETWORK TRAFFIC BY SVR WITH OPTIMIZED PARAMETER

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准确预测移动网络流量,不仅可以保障互联网络安全稳定运行,还可以给运营商的资源调度做参照,使运营商能合理分配网络资源.采用参数优化的支持向量回归(SVR)进行网络流量预测研究.原始数据为淮南移动2019年1月1日至5月15日吾悦广场的流量数据,数据采集粒度为15分钟;为了寻找一种SVR的最佳优化方案,将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)、差分灰狼优化(Differential Evolution-Grey Wolf Optimi-zer,DE-GWO)、布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法用于SVR的参数寻优;同时将基本的手动调参的SVR用于流量预测对比.实验结果表明,DE-GWO参数优化的SVR具有较好的预测性能.

郑晓亮、陈华亮、来文豪

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安徽理工大学电气与信息工程学院 安徽淮南2320012

安徽理工大学采动响应与灾害防控国家重点实验室 安徽淮南232001

网络流量预测 优化SVR PSO DE-GWO CS 参数优化

2018YFF0301000

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.09.042

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(9)
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