改进极限学习机的网络流量混沌预测

为了获得更加精确的网络流量预测,降低网络拥塞的频率,提出了改进极限学习机的网络流量预测模型。针对网络流量混沌性分别确定原始网络流量的延迟时间和嵌入维数,采用极限学习机对网络流量的变化特点进行拟合,改进标准学习机,改善学习速度和预测性能,最后通过网络流量数据的预测实验验证其可行性。验证结果表明:与其它网络流量预测模型相比,改进极限学习的网络流量预测结果更加可靠,对网络流量将来变化趋势可以更加准确描述,提高了网络流量预测精度。