本文選題：網(wǎng)絡(luò)流量 + 預(yù)測模型　； 參考：《計算機(jī)科學(xué)》2015年01期

【摘要】：針對自相似網(wǎng)絡(luò)流量提出了一種基于EMD(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)和RVM(相關(guān)向量機(jī))的自相似時間序列預(yù)測模型。該模型利用EMD將滑動窗口內(nèi)的小時間尺度網(wǎng)絡(luò)流量序列分解為多個IMF(固有模態(tài)函數(shù))分量,以去除流量序列長相關(guān)性;然后采用RVM對其中的高頻分量進(jìn)行擬合,而對低頻分量則使用ARMA構(gòu)建預(yù)測模型;最后合成各分量的預(yù)測結(jié)果。實驗表明,該模型能準(zhǔn)確地預(yù)測流量時間序列的幅值及其趨勢,與同類型預(yù)測方法相比,其預(yù)測性能更好。
[Abstract]:A self-similar time series prediction model based on EMD (empirical Mode decomposition) and RVM (correlation Vector Machine) is proposed for self-similar network traffic. In this model, the small time scale network traffic sequences in the sliding window are decomposed into multiple IMF (inherent mode function) components by EMD, and the high frequency components are fitted by RVM. For the low frequency component, ARMA is used to construct the prediction model, and finally, the prediction results of each component are synthesized. Experiments show that the model can accurately predict the amplitude and trend of traffic time series, and its prediction performance is better than that of the same type of prediction method.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;95034部隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(61272486) 陜西省科技計劃自然基金重點項目(2012JZ8005) 全軍軍事學(xué)研究生課題(2010XXXX-488)資助
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 劉希U，

本文編號：2007114