【摘 要】
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精准的网络流量预测可以避免网络崩溃,保证网络的流畅度。将高斯过程混合(GPM)模型应用于网络流量的多模态预测。对两段不同地区的网络流量序列进行多模态分析,将之通过归一
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61801164）;教育部春晖计划项目（No.Z2017015）;河北省研究生创新资助项目（No.CXZZSS2018012）
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精准的网络流量预测可以避免网络崩溃,保证网络的流畅度。将高斯过程混合(GPM)模型应用于网络流量的多模态预测。对两段不同地区的网络流量序列进行多模态分析,将之通过归一化和相空间重构后生成样本集并输入GPM模型。采用分类迭代学习算法,利用后验概率最大化和似然函数实现模型参数学习。将GPM模型与支持向量机(SVM)、核回归(KR)、最小最大概率机回归(MPMR)和高斯过程(GP)等模型比较。通过对比均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)评价指标,GPM模型的预测准确度要优于其他四种模型。说明GPM模型能够
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