网络流量预测：参数联合优化的非线性模型

"ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用 2014， 50 （6） 在当前信息化时代，网络流量的预测对于网络管理和优化至关重要。由于网络规模的不断扩大和多样化的网络服务，网络流量呈现出非平稳性、突变和混沌等复杂特性，这使得传统的线性预测模型如线性回归分析、灰色模型和时间序列分析等难以准确捕捉这些动态变化，从而导致预测结果的不准确性。因此，针对网络流量的非线性预测模型成为研究的重点。 近年来，随着非线性理论的深入发展，基于混沌理论的网络流量预测模型逐渐受到关注。这类模型的核心在于相空间重构，它通过对网络流量数据进行处理，确定最佳延迟时间τ和嵌入维m，以揭示隐藏在数据背后的动力系统。重构后的数据用于训练和构建预测模型，如BP神经网络，以预测未来的网络流量值。 BP神经网络作为一种常用的非线性预测工具，其优势在于能够自动学习和调整权重，适应复杂的非线性关系。然而，网络结构参数的优化是提高预测精度的关键。传统的参数优化方法可能无法找到全局最优解，导致预测效果受限。因此，该论文提出了一种参数联合优化的网络流量非线性预测模型，将相空间重构和预测模型参数视为粒子群优化算法的粒子，以网络流量预测精度作为适应度函数，通过粒子之间的协作寻找全局最优参数。这种方法可以更有效地优化网络流量预测模型，提高预测的精确度。 实验结果显示，参数联合优化方法相较于传统优化技术，显著提升了网络流量预测的准确性。这一创新方法不仅适用于网络流量预测，也为其他非线性预测问题提供了新的研究思路。它强调了在处理复杂非线性问题时，参数优化的重要性，并展示了如何结合先进优化算法改进预测模型的性能。 这篇论文的研究贡献在于提出了一种新的网络流量预测策略，即参数联合优化的非线性预测模型，它利用粒子群优化算法来寻找最佳模型参数，从而提升预测精度。这对于网络规划、资源分配和网络拥塞控制等领域具有实际应用价值，也为未来网络流量预测研究提供了理论和技术支持。"