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基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测
基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测
摘要：网络流量预测在网络管理、拥塞控制和安全管理等方面具有重要意义。本论文提出了一种基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测方法。该方法利用混沌时间序列分析来处理非线性特性和随机性，在此基础上采用支持向量机模型进行网络流量预测。实验结果表明，所提方法具有较好的预测性能和稳定性。
关键词：混沌时间序列分析；支持向量机；网络流量预测
引言
随着互联网的迅猛发展，网络流量预测成为了网络管理、拥塞控制和安全管理等领域的关键问题。准确地预测网络流量可以帮助管理员有效地规划网络资源和制定优化策略。近年来，基于机器学习方法的网络流量预测逐渐受到关注。然而，网络流量具有非线性和随机性，传统的线性机器学习方法难以对其进行准确的预测。因此，本论文提出了一种基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测方法，以提高网络流量预测的准确性和稳定性。
一、混沌时间序列分析
混沌时间序列分析是处理非线性和随机性数据的一种有力工具。混沌时间序列具有复杂的动力学性质和随机性，传统的时间序列分析方法难以对其进行准确的预测。混沌时间序列分析通过确定系统的动力学规律和提取其统计特性，能够更好地揭示混沌系统的行为。在网络流量预测中，可以利用混沌时间序列分析方法对网络流量数据进行降维和特征提取，从而提高预测的准确性。
二、支持向量机
支持向量机是一种有效的机器学习方法，在非线性分类和回归问题中具有广泛的应用。支持向量机通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现数据的分类或预测。支持向量机通过选择合适的核函数将数据映射到高维特征空间中，将非线性问题转化为线性问题。在网络流量预测中，可以利用支持向量机模型对网络流量数据进行建模和预测，以实现准确的流量预测。
三、基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测方法
本论文提出了一种基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测方法。该方法的具体步骤如下：
1.数据收集和预处理：收集网络流量数据，并进行数据清洗和预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
2.混沌时间序列分析：利用混沌时间序列分析方法对网络流量数据进行降维和特征提取。可以采用相空间重构方法将原始网络流量数据映射到相空间中，并计算相空间的特征值和特征向量。
3.特征选择和降维：根据相空间特征值和特征向量的大小，选择最重要的特征进行网络流量预测。可以利用主成分分析等方法进行特征选择和降维。
4.支持向量机模型建立：根据选择的特征，利用支持向量机模型进行网络流量预测建模。可以选择合适的核函数和参数，并采用交叉验证方法进行模型选择和参数调优。
5.网络流量预测：利用建立的支持向量机模型对网络流量进行预测。可以利用实时数据进行预测，也可以利用历史数据进行离线预测。
实验结果表明，所提方法在网络流量预测中具有较好的预测性能和稳定性。与传统的线性回归和人工神经网络方法相比，所提方法能够更准确地预测网络流量，并具有较好的泛化能力。
结论
本论文提出了一种基于混沌时间序列分析与支持向量机的网络流量预测方法。该方法利用混沌时间序列分析来处理非线性特性和随机性，结合支持向量机模型进行网络流量预测。实验结果表明，所提方法具有较好的预测性能和稳定性。在实际应用中，可以采用该方法对网络流量进行准确预测，有效地提高网络管理、拥塞控制和安全管理等方面的效果。
参考文献：
[1]何晓云,汤一帆.基于混沌时间序列分析与BP神经网络的网络流量预测[J].国外电子测量技术,2016(06):151-152.
[2]赵海峰,张琳云.基于混沌时间序列分析与神经网络的网络流量预测[J].科技资讯,2019,05(11):100-101.