基于小波分析和神经网络的网络流量预测

• 作者: 吴维勇 邓安远 高光勇
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 神经网络 流量预测 分解水平
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 网络
• 页码范围: 93-95
• 页数: 3页
• 分类号: TPL83
• 字数: 2155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2008.04.033

摘要

采用小波分析和神经网络工具对分时段网络流量进行预测,比基于顺序流量序列的预测方法具有更高的预测精度.首先将分时段网络流量序列进行小波分解后得到的各子序列分别用神经网络进行训练,然后将各子序列预测结果进行重构作为最终的预测结果.文章最后将不同的小波分解和分解水平的预测结果误差作了比较,指出应根据实际的网络流量序列的变化规律选择合适的小波;小波分解水平不宜过高,以避免重构误差的累加.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴维勇	九江学院信息科学与技术学院	22	98	6.0	9.0
2	邓安远	九江学院信息科学与技术学院	28	105	6.0	9.0
3	高光勇	九江学院信息科学与技术学院	17	28	3.0	4.0