论文研究 基于ACO LSSVM的网络流量预测.pdf

为了提高了网络流量的预测精度，提出一种蚁群算法（ACO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数的网络流量预测算法（ACO-LSSVM）。将LSSVM算法参数作为蚂蚁的位置向量，采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索，并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索，找到算法的最优参数，建立了基于ACO-LSSVM的网络流量预测模型。仿真结果表明，相对其他网络流量预测算法，ACO-LSSVM算法提高了网络流量预测精度，更能准确地描述网络流量变化规律。