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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.
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文献信息
篇名 小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测
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
研究方向 页码范围 88-90,162
页数 分类号 TP393.01
字数 3715字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.20.026
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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