【摘要】：為了提高P2P流量預(yù)測的精度,提出一種基于小波變換和回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測模型。將原始P2P流量分解為不同尺度的高低頻分量,根據(jù)不同分量的流量特性匹配不同參數(shù)的ESN模型分別預(yù)測,將多路預(yù)測結(jié)果整合輸出。通過對不同P2P軟件的流量預(yù)測結(jié)果表明,該模型的流量預(yù)測精度可達(dá)到98%以上,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的ESN模型和最小二乘支持向量機(jī)模型。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of P2P traffic prediction, a traffic prediction model based on wavelet transform and echo state network is proposed. The original P2P traffic is decomposed into high and low frequency components of different scales, and the ESN models matching different parameters are predicted according to the traffic characteristics of different components, and the multiple prediction results are integrated into outputs. The traffic prediction results of different P2P software show that the traffic prediction accuracy of this model is over 98%, which is significantly better than the traditional ESN model and least square support vector machine model.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息安全中心;許昌學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京郵電大學(xué)服務(wù)科學(xué)與智能交通技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60972077)
【分類號】：TP393.02

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本文編號：2247310