發(fā)布時間：2017-07-29 10:18

  本文關(guān)鍵詞：基于EEMD與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 流量預(yù)測 整體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測對于網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量的提高具有重要意義。提出一種基于整體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)與徑向基函數(shù)RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,利用EEMD將長相關(guān)流量轉(zhuǎn)化為短相關(guān)流量并應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對流量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模及預(yù)測,不僅降低了算法的復(fù)雜度,而且有利于網(wǎng)絡(luò)流量的實時預(yù)測。仿真試驗結(jié)果表明,相比于自回歸分?jǐn)?shù)綜合滑動平均模型FARIMA(Fractional AutoRegressive Integrated Moving Average Mode)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及EMD(Empirical Mode Decomposition)與自回歸滑動平均模型ARMA(AutoRegressive Moving Average Model),該模型具有更高的預(yù)測精度和良好的自適應(yīng)性。
【作者單位】： 安陽師范學(xué)院物理與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 流量預(yù)測 整體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)流量的建模和預(yù)測是研究網(wǎng)絡(luò)的性能、管理、協(xié)議及服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ),對網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計具有重要意義,因此針對網(wǎng)絡(luò)流量的建模和預(yù)測備受人們關(guān)注。針對網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測研究,最初主要有基于自回歸模型AR(Autoregressive)[1]與自回歸滑動平均模型ARMA[2]的線性預(yù)測模型,其

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 王俊松;高志偉;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量建模及預(yù)測[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年13期

2 單佩韋;李明;;基于EMD的自相似流量Hurst指數(shù)估計[J];計算機(jī)工程;2008年23期

3 謝振平;劉基宏;王士同;;RBF網(wǎng)絡(luò)的魯棒最小二乘學(xué)習(xí)算法[J];控制與決策;2010年04期

4 王升輝;裘正定;;結(jié)合多重分形的網(wǎng)絡(luò)流量非線性預(yù)測[J];通信學(xué)報;2007年02期

5 高波;張欽宇;梁永生;劉寧寧;黃程波;張乃通;;基于EMD及ARMA的自相似網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];通信學(xué)報;2011年04期

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王以寧;李興華;遲學(xué)芬;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VBR視頻流量建模及預(yù)測[J];吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2008年05期

2 付強(qiáng);陳特放;朱佼佼;;采用自組織RBF網(wǎng)絡(luò)算法的變壓器故障診斷[J];高電壓技術(shù);2012年06期

3 李爭平;郭更生;;基于自相似流的無線Mesh網(wǎng)絡(luò)信道分配算法[J];高技術(shù)通訊;2008年06期

4 郭通;蘭巨龍;李玉峰;江逸茗;;基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測[J];電子與信息學(xué)報;2013年09期

5 劉明;李由明;王平;李曉梅;;基于小波分解的凡納濱對蝦養(yǎng)殖水體水質(zhì)的仿真研究[J];廣東農(nóng)業(yè)科學(xué);2013年17期

6 劉元元;楊功流;李思宜;;BP-AdaBoost模型在光纖陀螺零偏溫度補(bǔ)償中的應(yīng)用[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;2014年02期

7 劉春;;基于誤差校正的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測[J];福建電腦;2014年02期

8 覃小峰;楊棕根;路鑫;;基于改進(jìn)蟻群算法的球形機(jī)器人徑規(guī)劃[J];計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2014年03期

9 米永強(qiáng);;蟻群算法及其在求解旅行商問題中的應(yīng)用[J];電腦知識與技術(shù);2014年07期

10 楊柳春;;利用二階粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)回歸對帶缺陷管道疲勞壽命的預(yù)測分析[J];電氣自動化;2014年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙海君;曹輝;;基于支持向量機(jī)的說話人的語音分類率研究[A];第三屆上�！靼猜晫W(xué)學(xué)會學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 車喜龍;基于計算智能的網(wǎng)格資源監(jiān)測預(yù)報系統(tǒng)[D];吉林大學(xué);2009年

2 李立;高突發(fā)性自相似網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量理論及建模分析研究[D];華中科技大學(xué);2008年

3 杜必強(qiáng);振動故障遠(yuǎn)程診斷中的分形壓縮及分形診斷技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2009年

4 朱行健;基于802.11的無線Mesh網(wǎng)絡(luò)MAC層關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

5 孫韓林;互聯(lián)網(wǎng)流量、時延性質(zhì)及預(yù)測模型研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

6 唐闊;網(wǎng)格計算資源與任務(wù)的實時監(jiān)測預(yù)報系統(tǒng)[D];吉林大學(xué);2010年

7 馬曉艷;網(wǎng)絡(luò)流量模型化與擁塞控制研究[D];北京化工大學(xué);2012年

8 楊雙懋;無線網(wǎng)絡(luò)中的流量預(yù)測與MAC算法研究[D];電子科技大學(xué);2012年

9 朱霄s，

本文編號：588697