当前物联网流量建模与估计方法无法有效拟合物联网流量变化趋势,不能获得高精度的物联网流量估计结果,为了降低物联网流量估计偏差,改善物联网流量估计效果,提出基于数据挖掘技术的物联网流量建模与估计方法。首先,分析物联网流量当前的研究进展,收集物联网流量的历史数据样本,并对其进行归一化处理,得到一个更易建模的物联网流量历史数据样本集合;然后,采用数据挖掘技术中的支持向量机和BP神经网络分别对物联网流量的历史数据样本进行建模,并对两个建模结果进行加权,得到物联网流量估计结果;最后,分别与单一的支持向量机和BP神经网络进行对比实验,结果表明,所设计方法的物联网流量估计精度超过90%,而支持向量机和BP神经网络的物联网流量估计精度均低于85%,能以更高精度跟踪物联网流量变化趋势,减少了物联网流量估计误差,对比结果验证了该方法的物联网流量建模与估计优越性。

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