網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測可以在事件發(fā)生前向管理員提供預(yù)警，對于有效的網(wǎng)絡(luò)管理至關(guān)重要。在本書中設(shè)計了一種新的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型SAVE-AS，它嵌入了一種新的可擴展人工蜂群(SABC)算法、相空間重構(gòu)、變分模態(tài)分解(VMD)和集成極限學(xué)習(xí)機(ELM)，該機制首先使用SABC以新解更新模型，并在每次迭代中微調(diào)干擾以處理干擾，以找到同步最優(yōu)的最佳值。本書通過對過往研究的回顧，闡明了該模型的基本邏輯和構(gòu)成方式，并在此基礎(chǔ)上對各個子系統(tǒng)如集成極限學(xué)習(xí)機等做了介紹并說明了它們在系統(tǒng)中的作用，最后對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的未來發(fā)展做出了合理的預(yù)想。