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基于K-means和SVM的数据中心网络流量预测

作  者：
李炜东;李宏慧
单  位：
内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
关键词：
流量预测;K-均值;支持向量机;数据中心网络
摘  要：
针对传统的网络流量预测模型精度较低和泛化能力较弱等问题,提出了一种基于K-means聚类算法和支持向量机SVM的回归预测模型KM-SVM.该模型首先利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,然后利用SVM训练回归模型,实现对未来流量数据的预测.利用某电商平台的数据中心网络流量数据集进行仿真.实验结果表明,在平均绝对百分比误差和拟合优度等预测精度评价指标上,KM-SVM模型均高于基于BRICH和SVM的预测模型,提高了预测精度.
译  名：
Prediction Model of Data Center Network Traffic Based on K?means and SVM

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