混沌理论与LSSVM结合的网络流量预测方法

"本文探讨了一种将混沌理论与最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的网络流量预测新方法。通过对网络流量时间序列进行相空间重构，揭示其潜在的混沌特性，然后利用LSSVM的强大非线性预测能力进行建模。同时，混沌粒子群算法用于优化LSSVM的参数，以获取最佳预测模型。实际网络流量数据的验证表明，这种方法能有效提升预测精度，表现出优于传统预测方法的性能。" 网络流量预测是网络管理和优化的关键任务，它可以帮助识别网络的状态并预防潜在的问题。传统的时间序列分析方法如ARIMA等，对于处理长相关性的网络流量数据显得力不从心。另一方面，神经网络虽有较强的拟合能力，但面临过拟合、结构选择困难以及"维数灾难"等问题，限制了它们在网络流量预测中的应用。 支持向量机（SVM）作为一种机器学习算法，以其对小样本、非线性和高维数据的良好处理能力而受到青睐。然而，SVM的性能依赖于参数选择和训练样本，人为指定的输入输出矩阵可能影响其预测效果，并可能导致过长的训练时间和过拟合。为了克服这些问题，研究者引入了混沌理论，因为网络流量通常表现出非平稳、时变和混沌特性。 混沌理论通过相空间重构揭示了网络流量的动态行为，有助于捕捉其复杂模式。LSSVM作为SVM的一种变体，简化了优化过程，提高了计算效率。将混沌理论与LSSVM结合，可以更准确地捕捉网络流量的变化趋势，优化后的模型能更好地适应网络流量的混沌特性。 在该研究中，混沌粒子群算法用于优化LSSVM的参数，粒子群优化算法是一种全局寻优的进化算法，能够在多维度空间中寻找最优解，这有助于找到最合适的LSSVM参数组合，从而提升预测模型的性能。 实验结果证实，这种结合混沌理论和LSSVM的方法在预测网络流量上优于传统的预测技术，显示出更高的预测精度和更快的收敛速度。这对于网络管理、容量规划和异常检测等方面具有重要意义，可以提供更加准确的网络状态预测，有助于提前采取措施，保证网络的稳定性和高效运行。