基于ARMA-RESN的网络流量预测

• 作者: 王雪松 赵跃龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 自回归移动平均 回声状态网络 预测精度 误差补偿
• 年，卷（期）: 2014,（13）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0321

摘要

为了获得更加理想的网络流预测结果，融合回声状态网络和自回归移动平均模型的优点，提出一种基于ARMA-RESN的网络流量预测模型。分别采用自回归移动平均和回声状态网络对网络流量线性变化特征和非线性变化特性进行建模与预测，对自回归移动平均和回声状态网络的预测结果进行融合，得到网络流量的最终预测结果，最后采用具体网络流量数据以及多个对比模型进行了仿真实验。仿真结果表明，相对于其他网络流量预测模型，ARMA-RESN不仅提高了网络流量的预测精度，而且具有更好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵跃龙	华南理工大学计算机科学与工程学院	96	679	14.0	22.0
2	王雪松	佛山职业技术学院电子信息系	14	68	5.0	7.0