基于LMD改进GPR优化的网络流量预测

摘要

针对蚁群算法容易陷入局部最优、网络流量预测准确性不高的问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)改进蚁群优化高斯过程回归(GPR)的预测算法。考虑到网络流量的复杂性,使用LMD将网络流量分解成多个相关的子序列;通过GPR对网络流量子序列进行建模分析;用蚁群算法优化超参数,引入视线角度参数控制蚂蚁搜索时的视线范围,提高蚂蚁的局部搜索能力;通过莱维飞行更新蚂蚁搜索的步长,提高蚁群算法搜索的全局性。实验表明,改进后的蚁群算法搜索到了更优的值,与原有GPR算法相比,LMD分解后改进蚁群优化GPR的算法来预测网络流量,更好地拟合了网络流量的走向,提高了预测的效果,对维护网络安全具有一定的作用。