一种基于EMD和RVM的自相似网络流量预测模型

• 作者: 夏靖波 柏骏 赵小欢
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 预测模型 经验模态分解 相关向量机
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 122-125
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.1.029

摘要

针对自相似网络流量提出了一种基于EMD(经验模态分解)和RVM(相关向量机)的自相似时间序列预测模型.该模型利用EMD将滑动窗口内的小时间尺度网络流量序列分解为多个IMF(固有模态函数)分量,以去除流量序列长相关性;然后采用RVM对其中的高频分量进行拟合,而对低频分量则使用ARMA构建预测模型;最后合成各分量的预测结果.实验表明,该模型能准确地预测流量时间序列的幅值及其趋势,与同类型预测方法相比,其预测性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏靖波	空军工程大学信息与导航学院	170	1180	17.0	26.0
2	柏骏	空军工程大学信息与导航学院	17	162	7.0	12.0