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基于时间序列分析的网络流量预测模型研究
被引量:
9
1
作者
周德懋
李舟军
康荣雷
《现代电子技术》
2009年第8期115-117,共3页
通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测。首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺...
通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测。首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺度预测模型。仿真结果表明与单一应用RBF神经网络的时间序列预测模型相比,该模型预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性。
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关键词
网络流量
时间序列分析
径向基神经网络
小波变换建模
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职称材料
题名
基于时间序列分析的网络流量预测模型研究
被引量:
9
1
作者
周德懋
李舟军
康荣雷
机构
北京航空航天大学计算机学院
出处
《现代电子技术》
2009年第8期115-117,共3页
基金
国家自然科学基金的资助项目(60573057
90718017)
文摘
通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测。首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺度预测模型。仿真结果表明与单一应用RBF神经网络的时间序列预测模型相比,该模型预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性。
关键词
网络流量
时间序列分析
径向基神经网络
小波变换建模
Keywords
network traffic flow, time series analysis, RBF network
wavelet transform modeling
分类号
P228.41 [天文地球—大地测量学与测量工程]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列分析的网络流量预测模型研究
周德懋
李舟军
康荣雷
《现代电子技术》
2009
9
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