網(wǎng)絡流量預測可以在事件發(fā)生前向管理員提供預警，對于有效的網(wǎng)絡管理至關重要。在本書中設計了一種新的網(wǎng)絡流量預測模型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、變分模態(tài)分解(VMD)和集成極限學習機(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成方式，并在此基礎上對各個子系統(tǒng)如集成極限學習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)絡流量預測模型的未來發(fā)展做出了合理的預想。