基于小波分析和Hopfield的网络流量预测

• 作者: 喻皓 陈志峰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 小波 神经网络 Hopfield 预测
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 246-249
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.06.065

摘要

针对传统单一的网络流量模型不能对网络流量的复杂特性进行精确模拟的问题,提出一种基于αTrous小波分析和Hopfield神经网络的组合模型对网络流量进行预测.首先对网络流量进行归一化处理并采用αTrous小波变换；然后对小波单支进行重构,并将低频成分送入AR模型高频成分送入Hopfield神经网络进行建模预测；最后对各分量进行合成得到预测值.仿真实验结果表明,该模型提高了预测精度,并且具有很好的网络适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	喻皓		16	21	2.0	4.0
2	陈志峰		5	17	2.0	4.0