發(fā)布時間：2017-10-02 13:27

  本文關(guān)鍵詞：基于提升小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測模型

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【摘要】：當(dāng)前流量預(yù)測模型難以準(zhǔn)確刻畫互聯(lián)網(wǎng)流量的多重特性,并且存在構(gòu)建時間長、預(yù)測精度低的問題。為此,設(shè)計基于提升小波分解的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測模型(WLGC)。該模型利用提升小波將流量時間序列快速分解為分別具有低頻和高頻特性的近似時間序列和細(xì)節(jié)時間序列,近似時間序列利用最小二乘支持向量機(LSSVM)預(yù)測并通過廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)進行誤差校準(zhǔn),細(xì)節(jié)時間序列在半軟閾值降噪后利用自適應(yīng)混沌預(yù)測方法對其預(yù)測,最后使用提升小波重構(gòu)得到時間序列的預(yù)測值。仿真實驗結(jié)果表明,該模型可有效提高預(yù)測精度。
【作者單位】： 數(shù)學(xué)工程與先進計算國家重點實驗室;信息工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 流量預(yù)測 提升小波 最小二乘支持向量機 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 閾值降噪 混沌預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61309007) 鄭州市科技創(chuàng)新團隊基金資助項目(10CXTD150)
【分類號】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 中文引用格式:鄒威,費金龍,祝躍飛,等.基于提升小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測模型[J].計算機工程,2015,41(1):24-30.英文引用格式:Zou Wei,Fei Jinlong,Zhu Yuefei,et al.Hybrid Prediction Model of Network Traffic Based on LiftingWavelet Transform[J].Computer Engineerin

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本文編號：959879