基于人工免疫与FARIMA的流量预测模型优化研究
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更新于2024-08-25
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本文研究了"基于人工免疫和FARIMA模型的流量预测方法",针对互联网快速发展导致的网络拥塞问题,提出了一个创新的预测策略——PAIF(Prediction Method Based on Artificial Immune and FARIMA)。该方法的核心是将人工免疫算法与FARIMA(Fractional Autoregressive Integrated Moving Average)模型相结合。人工免疫算法被用来构建预测策略,其通过模拟生物免疫系统中的学习和适应机制,寻找最优的预测模式。FARIMA模型则以其对时间序列数据的自回归和滑动平均特性,能够有效地处理非线性和季节性变化。
PAIF方法首先通过人工免疫算法生成一组可能的预测策略,然后结合FARIMA模型的预测结果,通过融合技术提升预测的准确性。这种方法的优势在于它能捕捉到数据中的复杂动态,并在处理非平稳序列时展现出更好的性能。
为了验证PAIF方法的有效性,作者进行了实际数据的仿真实验,详细探讨了影响预测精度的各种因素,包括数据特性、参数设置以及模型融合的效果。实验结果显示,与单独使用FARIMA模型相比,PAIF方法在预测的稳定性和准确性上表现出更好的适应性,尤其是在处理流量波动较大的情况下。
关键词涵盖了本文的主要关注点,如网络拥塞、流量预测的精度、人工免疫算法的应用以及FARIMA模型在时间序列分析中的重要角色。整体来说,这项研究旨在提供一种实用且精确的流量预测工具,以应对日益增长的互联网流量需求,降低网络拥塞问题。
2021-05-26 上传
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2025-01-14 上传
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2021-09-27 上传
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