【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)單一的網(wǎng)絡(luò)流量模型不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的復(fù)雜特性進(jìn)行精確模擬的問題,提出一種基于αTrous小波分析和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行歸一化處理并采用αTrous小波變換;然后對(duì)小波單支進(jìn)行重構(gòu),并將低頻成分送入AR模型高頻成分送入Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模預(yù)測(cè);最后對(duì)各分量進(jìn)行合成得到預(yù)測(cè)值。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型提高了預(yù)測(cè)精度,并且具有很好的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional single network traffic model can not accurately simulate the complex characteristics of network traffic, a combined model based on 偽 Trous wavelet analysis and Hopfield neural network is proposed to predict the network traffic. Firstly, the network traffic is normalized and 偽 Trous wavelet transform is adopted, then the wavelet single branch is reconstructed, and the low frequency component is fed into the AR model and the high frequency component is fed into the Hopfield neural network for modeling and prediction. Finally, the predicted values are obtained by synthesizing the components. The simulation results show that the model improves the prediction accuracy and has good network adaptability.
【作者單位】： 浙江建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 黃美靈;陸百川;譚偉;;基于多尺度分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測(cè)[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年03期

4 魏永濤;汪晉寬;王翠榮;張琨;;基于小波變換與組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年10期

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1 馮華麗;基于智能算法的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2011年

2 尹明;一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型的研究[D];吉林大學(xué);2011年

3 朱斌;網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性及流量預(yù)測(cè)研究[D];江南大學(xué);2011年

4 劉英峰;認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測(cè)和負(fù)載均衡研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

5 董夢(mèng)麗;WSN環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

6 劉學(xué)文;基于分?jǐn)?shù)差和分形濾波的網(wǎng)絡(luò)流量模型[D];山東大學(xué);2011年

7 王華軍;基于小波分解和ARIMA的網(wǎng)絡(luò)流量模型[D];山東大學(xué);2011年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2167806