【摘要】：為解決越來(lái)越嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)擁塞問(wèn)題,規(guī)避惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊,提出基于Morlet小波支持向量回歸(MWSVR)和自回歸移動(dòng)平均(ARMA)混合模型的流量預(yù)測(cè)方法。針對(duì)較短時(shí)間尺度的網(wǎng)絡(luò)流量,將Morlet小波構(gòu)造為支持向量回歸方法的核,得到MWSVR模型。流量經(jīng)小波分解成近似和細(xì)節(jié)2個(gè)部分,使用混合模型中的MWSVR和傳統(tǒng)的線性模型ARMA分別預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量的近似部分和細(xì)節(jié)部分,合成各分量值作為預(yù)測(cè)結(jié)果。與單一的ARMA與MWSVR模型預(yù)測(cè)結(jié)果分別進(jìn)行比較,結(jié)果證明,該混合模型能夠較準(zhǔn)確地?cái)M合網(wǎng)絡(luò)中的流量。
[Abstract]:In order to solve the more and more serious network congestion and avoid malicious network attacks, a traffic prediction method based on Morlet wavelet support vector regression (MWSVR) and autoregressive moving average (ARMA) hybrid model is proposed. For the short time scale network traffic, the Morlet wavelet is constructed as the kernel of the support vector regression method, and the MWSVR model is obtained. The traffic is decomposed into approximate and detailed parts by wavelet transform. The approximate part and the detail part of network traffic are predicted by MWSVR in hybrid model and ARMA in traditional linear model respectively, and each component value is synthesized as the prediction result. Compared with the single ARMA and MWSVR models, the results show that the hybrid model can fit the network traffic accurately.
【作者單位】： 西安培華學(xué)院中興電信學(xué)院;西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472316)
【分類號(hào)】：TP393.06

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2429100