基于Haar小波的队列动态多尺度自适应智能预测

• 作者: 余星火 姜建妹 张天平 杨月全
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度融合 补偿模糊神网络 Haar小波 自相似
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1421-1424,1428
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.09.029

摘要

为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Haar小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Haar队列动态多尺度融合自适应智能预测方案.仿真表明,该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张天平	扬州大学信息工程学院	100	896	16.0	25.0
2	姜建妹	扬州大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0