| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 网络流量预测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 支持向量回归机参数选择的现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的结构与组织 | 第15-17页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第17-25页 |
| 2.1 统计学理论 | 第17页 |
| 2.2 统计学的核心内容 | 第17-20页 |
| 2.2.1 VC维 | 第18页 |
| 2.2.2 推广性的界 | 第18-19页 |
| 2.2.3 结构风险最小化 | 第19-20页 |
| 2.3 SVR理论基础 | 第20-22页 |
| 2.3.1 线性可分的情况 | 第20-21页 |
| 2.3.2 非线性可分的情况 | 第21-22页 |
| 2.4 核函数 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 资源调度仿真实例平台简介 | 第25-33页 |
| 3.1 Web服务简介 | 第25-28页 |
| 3.1.1 Web服务和Web服务引擎简介 | 第25页 |
| 3.1.2 服务器管理过程 | 第25-26页 |
| 3.1.3 SOAP协议和Axis2简介 | 第26-28页 |
| 3.2 负载度量指标 | 第28-30页 |
| 3.3 市区信访业务对接平台简介 | 第30-32页 |
| 3.3.1 市、区信访业务对接的服务编排模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 市、区系统业务流程之间消息交互的技术性难题 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 SVR参数选择方法对比 | 第33-48页 |
| 4.1 SVR模型推广能力评估 | 第33-34页 |
| 4.1.1 SVR中两个主要参数 | 第33页 |
| 4.1.2 SVR模型的验证 | 第33-34页 |
| 4.1.3 元启发式算法在SVR参数寻优中的运用 | 第34页 |
| 4.2 基于遗传算法的SVR参数选择 | 第34-37页 |
| 4.3 基于粒子群算法的SVR参数选择 | 第37-39页 |
| 4.4 基于布谷鸟搜索算法的SVR参数选择 | 第39-42页 |
| 4.4.1 莱维飞行 | 第40页 |
| 4.4.2 布谷鸟搜索算法的理论 | 第40-42页 |
| 4.5 实验对比 | 第42-47页 |
| 4.5.1 Libsvm工具箱简介 | 第42页 |
| 4.5.2 单输入的回归的实验 | 第42-44页 |
| 4.5.3 多输入的回归 | 第44-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 资源优化的仿真实验 | 第48-55页 |
| 5.1 系统的具体实现 | 第48-50页 |
| 5.1.1 资源调度模型 | 第48-49页 |
| 5.1.2 系统性能参数的监测 | 第49-50页 |
| 5.2 模糊控制器 | 第50-52页 |
| 5.2.1 模糊控制系统的输入输出 | 第50-51页 |
| 5.2.4 模糊规则设计 | 第51-52页 |
| 5.3 系统测试与分析 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 全文总结 | 第55页 |
| 未来工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |