一种基于混合模型 WRC的流量预测方法

• 作者: 祝跃飞 费金龙 邹威 韩涛
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 混沌模型 小波分解 时间序列 流量预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 第二十届全国网络与数据通信学术会议专辑
• 页码范围: 95-98,123
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.150518

摘要

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题，提出了一种基于混合模型W RC的流量预测方法，该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列，并利用RB F神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理，得到预测时间序列后再进行小波重构，得到最终的预测值。仿真实验结果表明模型预测有效，且预测精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝跃飞	信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	80	379	10.0	14.0
2	费金龙	信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	12	62	4.0	7.0
3	韩涛	信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	8	39	4.0	6.0
4	邹威	信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室	1	4	1.0	1.0