本文關(guān)鍵詞：基于提升小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：當(dāng)前流量預(yù)測(cè)模型難以準(zhǔn)確刻畫(huà)互聯(lián)網(wǎng)流量的多重特性,并且存在構(gòu)建時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題。為此,設(shè)計(jì)基于提升小波分解的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測(cè)模型(WLGC)。該模型利用提升小波將流量時(shí)間序列快速分解為分別具有低頻和高頻特性的近似時(shí)間序列和細(xì)節(jié)時(shí)間序列,近似時(shí)間序列利用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)預(yù)測(cè)并通過(guò)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)進(jìn)行誤差校準(zhǔn),細(xì)節(jié)時(shí)間序列在半軟閾值降噪后利用自適應(yīng)混沌預(yù)測(cè)方法對(duì)其預(yù)測(cè),最后使用提升小波重構(gòu)得到時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型可有效提高預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;信息工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 流量預(yù)測(cè) 提升小波 最小二乘支持向量機(jī) 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 閾值降噪 混沌預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61309007) 鄭州市科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)基金資助項(xiàng)目(10CXTD150)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 中文引用格式:鄒威,費(fèi)金龍,祝躍飛,等.基于提升小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量混合預(yù)測(cè)模型[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(1):24-30.英文引用格式:Zou Wei,Fei Jinlong,Zhu Yuefei,et al.Hybrid Prediction Model of Network Traffic Based on LiftingWavelet Transform[J].Computer Engineerin

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：959879