發(fā)布時(shí)間：2021-03-24 09:11

　　針對傳統(tǒng)方法不能對網(wǎng)絡(luò)流量變化特征進(jìn)行準(zhǔn)確描述,并且預(yù)測精度較低的問題,提出了基于大數(shù)據(jù)分析的非線性網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測模型.通過對非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分解,獲得不同尺度的分量,利用混沌理論對多尺度分量進(jìn)行相空間重構(gòu)獲得流量子序列.構(gòu)建改進(jìn)鳥群算法優(yōu)化模型,并對重構(gòu)后的網(wǎng)絡(luò)流量子序列進(jìn)行預(yù)測和組合,獲得網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測結(jié)果.結(jié)果表明,所提模型能夠精確地描述網(wǎng)絡(luò)流量的非線性、周期性以及長相關(guān)性等變化特征,具有較高的預(yù)測精度. 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,42(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)流量原始時(shí)間序列

分析圖2a可知，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)具有非線性的特點(diǎn)，數(shù)值變化幅度較大，并且變化幅度較大的流量數(shù)據(jù)會(huì)掩蓋變化幅度較小的流量數(shù)據(jù);圖2b測試訓(xùn)練集中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)雖少，但是也呈現(xiàn)出非線性的變化特點(diǎn)．為了從采集的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)樣本中獲取其變化規(guī)律，對圖2中的流量進(jìn)行歸一化處理，即式中:xmax和xmin分別為歸一化處理后的流量數(shù)據(jù)最大值和最小值;x為原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)值．

分析圖3可知，最優(yōu)延遲時(shí)間為t=5，最優(yōu)嵌入維度為m=4．選定t=5、m=4對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，獲得網(wǎng)絡(luò)流量樣本數(shù)據(jù)，并將其劃分為訓(xùn)練集和測試集．將非線性網(wǎng)絡(luò)流量訓(xùn)練集輸入到核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)，采用改進(jìn)鳥群算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，并構(gòu)建組合預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果以及預(yù)測誤差的變化如圖4所示．

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高速公路交通流量預(yù)測模型仿真[J]. 趙曉靜,舒勤,黃宏光.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(06)
[2]網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控系統(tǒng)的概述與實(shí)現(xiàn)[J]. 王洪蕾,雙凱,柴琦,王雪鳳.  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(11)
[3]基于線性多尺度模型的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量預(yù)測[J]. 段華瓊,唐賓徽.  沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[4]基于組合模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J]. 張洋,吳斌,張繼革,陳文波.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(S1)
[5]集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的研究與應(yīng)用[J]. 趙會(huì)敏,雒江濤,楊軍超,徐正,雷曉,羅林.  電信科學(xué). 2016(02)
[6]基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部自回歸方法在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 李軍,黃杰.  信息與控制. 2016(01)
[7]相關(guān)向量機(jī)超參數(shù)優(yōu)化的小時(shí)間尺度網(wǎng)絡(luò)流量非線性預(yù)測方法[J]. 肖漢杰,桑秀麗.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2016(06)
[8]基于FCM-LSSVM網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 殷榮網(wǎng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(01)
[9]基于小波分解和支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測[J]. 段謨意.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2012(09)
[10]交通流灰色RBF網(wǎng)絡(luò)非線性組合預(yù)測方法[J]. 張敬磊,王曉原.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識. 2011(19)



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