申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117880118A

主分类号：H04L41/142

分类号：H04L41/142;H04L41/147;H04L41/14;H04W24/06;H04W24/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了基于XGBoost集成算法与核岭回归融合的实时带宽预测方法。首先根据用户需求获取不同场景的数据集；然后对不同场景的数据集中的数据进行清洗；再分别通过不同场景的数据集训练XGBoost模型，得到每个场景的最佳模型；最后使用核岭回归算法对多个场景的模型进行融合。本发明使用XGBoost算法进行带宽预测，能够在每一轮迭代中逐步改进模型，从而提高预测性能；使用高斯核函数的核岭回归方法，对多个场景的模型进行融合，使预测更加强准确和稳健。

主权项：1.基于XGBoost集成算法与核岭回归融合的实时带宽预测方法，其特征在于，步骤如下：首先根据用户需求获取对应i个不同场景的数据集，获取i个不同场景的带宽信息构建对应数据集；然后采用数据箱型图的方法对不同场景的数据集中的数据进行处理，去除其中异常的负数和相差过大的数据；再分别通过i个不同场景的数据集训练XGBoost模型，得到每个场景的最佳模型；最后使用核岭回归算法对多个场景的模型进行融合；采用平均绝对误差和均方根误差来评价模型性能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 基于XGBoost集成算法与核岭回归融合的实时带宽预测方法

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