本文關(guān)鍵詞：考慮模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換相結(jié)合的實(shí)際流量預(yù)測(cè)算法

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【摘要】：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)誤差較大的問(wèn)題,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換提出了一種新的預(yù)測(cè)算法(State Prediction algorithm based on Fuzzy Neural Network,SPFNN).首先該算法利用α-穩(wěn)定分布對(duì)實(shí)際流量進(jìn)行刻畫(huà),并給出了滿足該分布的判斷依據(jù);其次,通過(guò)結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換來(lái)提高實(shí)際流量的預(yù)測(cè)精度;最后,結(jié)合OPNET和MATLAB進(jìn)行聯(lián)合仿真,深入研究了影響該算法的關(guān)鍵因素,并對(duì)比其它算法性能,結(jié)果發(fā)現(xiàn)SPFNN具有較好的適應(yīng)性.
【作者單位】： 重慶工商大學(xué)融智學(xué)院;蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ133103) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK2011152) 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(CSYSKF0908)
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Net-work,WSN)的快速發(fā)展[1-4],如何保障其流量性能和質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用.目前有效的措施是對(duì)實(shí)際流量狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),以提前應(yīng)付可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)擁塞.常用的預(yù)測(cè)方法主要分為線性和非線性兩種,線性預(yù)測(cè)方法有AR、ARMA等模型,而非線

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李超;趙海;葛新;張君;;基于混沌特征的網(wǎng)絡(luò)延遲預(yù)測(cè)模型[J];電子學(xué)報(bào);2009年12期

2 李亞峰;馮象初;;去除乘性噪聲的小波變分模型[J];電子學(xué)報(bào);2012年03期

3 溫祥西;孟相如;馬志強(qiáng);張永春;;小時(shí)間尺度網(wǎng)絡(luò)流量混沌性分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J];電子學(xué)報(bào);2012年08期

4 叢鎖,韓良秀,劉巖,高傳善;基于離散小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量多重分形模型[J];通信學(xué)報(bào);2003年05期

5 王兆霞,孫雨耕,陳增強(qiáng),袁著祉;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)研究[J];通信學(xué)報(bào);2005年03期

6 王升輝;裘正定;;結(jié)合多重分形的網(wǎng)絡(luò)流量非線性預(yù)測(cè)[J];通信學(xué)報(bào);2007年02期

7 石文孝;范紹帥;王g，

本文編號(hào)：1305389