基于psr-lssvm的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度，利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系，提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法。首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体，将模型预测精度作为个体适应度函数，然后通过遗传操作获得模型全局最优参数，最后通过网络流量仿真实验进行性能测试。结果表明，相对于传统预测方法，遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度，为网络流量预测提供了一种新的研究思路。