基于小波变换的网络流量在线预测模型

• 作者: 云晓春 王风宇 申伟东
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量预测 à trous小波变换 自适应AR模型(AAR) 滑动窗口式多项式拟合 递推最小二乘(RLS)
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1220-1225
• 页数: 6页
• 分类号: TN91
• 字数: 4811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0470.2006.12.003

摘要

在无抽取Haar小波变换的基础上,结合自适应AR模型和滑动窗口式多项式拟合方法,建立了一种基于小波变换的递推式高速网络流量在线预测模型.该模型首先用无抽取Haar小波变换把网络流量时间序列分解为细节信号和近似信号,然后对细节信号部分使用自适应AR模型预测,对近似信号部分则使用滑动窗口式多项式拟合方法预测,最后用小波重构获得原始时间序列的预测值.该模型不但提高了流量在线预测的准确性,而且通过模型参数的递推式自动调整,避免了参数的定期估计和更新.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	云晓春	中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心	87	2099	25.0	42.0
5	申伟东	西安交通大学电子与信息工程学院	2	25	2.0	2.0
6	王风宇	中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心	1	19	1.0	1.0