混沌-支持向量机回归在流量预测中的应用研究

为了提高流量预测准确性,将混沌理论和支持向量机回归应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算实际流量的延时、嵌入维数和Lyapunov指数,证实网络流量存在混沌现象;据此建立混沌-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对实际网络流量数据进行预测。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于BP神经网络方法,该方法具有更好的预测精度。