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摘要:
为了提高网络流量的预测精度,利用小波变换、差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机等优点,提出一种基于小波变换的网络流量预测模型(WA-ARIMA-LSSVM)。针对网络流量多尺度特性,首先对网络流量时间序列进行小波分解,然后分别采用差分自回归移动平均模型和最小二乘支持向量机对网络流量的高频和低频进行建模与预测,最后小波重构高频和低频的预测结果,并采用仿真实验对模型性能进行分析。结果表明,WA-ARIMA-LSSVM提高了网络流量的预测精度,可以更加准确地描述网络流量的非平稳变化趋势。
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文献信息
篇名 基于小波变换的网络流量组合预测模型
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 网络流量 差分自回归滑动平均 最小二乘向量机 小波变换 组合预测
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 92-95,100
页数 5页 分类号 TP393
字数 2607字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0019
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作者信息
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1 崔兆顺 天水师范学院物理与信息科学学院 16 37 4.0 5.0
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最小二乘向量机
小波变换
组合预测
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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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