FCM-LSSVM网络流量预测模型：提高预测精度与效率

摘要信息：“FCM-LSSVM网络流量预测模型是为了解决网络流量预测的准确性问题而提出的，该模型结合了模糊均值聚类算法（FCM）和最小二乘支持向量机（LSSVM），并利用人工蜂群算法优化参数。通过对网络流量数据进行聚类分析，去除异常点，构建LSSVM的训练集，然后通过优化后的模型进行预测。仿真结果显示，FCM-LSSVM模型在预测精度和建模速度上优于其他传统和基于神经网络的预测模型。” 网络流量预测是网络管理的关键技术，它涉及到多种因素，如节假日、价格、用户行为等，这些因素使得网络流量呈现出周期性、相似性以及突变和非平稳性。传统的预测模型如Markov过程、多元线性回归、泊松过程和时间序列方法在处理复杂多变的网络流量时存在局限性，尤其是时间序列方法对长相关网络流量的预测效果不佳。 近年来，非线性理论的发展推动了基于神经网络的预测模型的出现，它们能更好地捕捉网络流量的非平稳性，提高预测精度。然而，神经网络模型可能存在过拟合问题，影响其泛化能力。 FCM-LSSVM模型的创新之处在于它首先运用模糊均值聚类算法（FCM）对网络流量数据进行预处理，消除孤立样本点，从而构建更纯净的训练集。接着，这个训练集被输入到最小二乘支持向量机（LSSVM）中进行学习。LSSVM是一种高效且适用于小样本非线性问题的机器学习算法，它可以处理复杂的非线性关系。为优化模型参数，文中采用了人工蜂群算法，这是一种全局搜索优化策略，能够有效地寻找最优解。 仿真实验表明，FCM-LSSVM模型在预测网络流量时不仅提高了预测精度，而且建模速度更快，这意味着它在实际应用中更具优势。相较于传统的线性模型和基于神经网络的模型，FCM-LSSVM模型提供了更可靠的预测结果，对于网络流量管理有着重要的价值。 FCM-LSSVM模型是一种融合了聚类分析、非线性建模和优化算法的综合预测工具，它克服了传统模型的局限性，为网络流量预测提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步探讨如何改进聚类算法和优化策略，以提升模型的稳定性和适应性，应对更复杂的网络环境。