小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测

• 作者: 冯华丽 刘渊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非平稳时间序列 小波分析 最小二乘支持向量机 自回归 预测
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 88-90,162
• 分类号: TP393.01
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.20.026

摘要

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于小波分析和AR-LSSVM的网络流量组合预测模型.利用Mallat算法对非平稳的网络流量序列进行分解和重构,得到低频信息和高频信息；对具有平稳特性的高频信息用AR模型进行预测,而对体现非平稳的低频信息用LSSVM进行预测；再将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.仿真结果表明组合预测模型不仅具有较高的预测精度,而且预测性能稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学信息工程学院	235	1325	17.0	25.0
5	冯华丽	江南大学信息工程学院	4	33	3.0	4.0