基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

• 作者: 周德懋 康荣雷 李舟军
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 总线与网络
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: P228.41|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.08.036

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李舟军	北京航空航天大学计算机学院	136	2221	23.0	43.0
2	周德懋	北京航空航天大学计算机学院	2	241	2.0	2.0
3	康荣雷	北京航空航天大学计算机学院	2	11	1.0	2.0