基于改进灰狼优化算法的网络流量预测模型

• 作者: 艾解清 邹洪 陈晓江 魏理豪 龙震岳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络流量预测 小波包分解 灰狼横纵多维混沌寻优算法 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 1845-1848
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.055

摘要

针对传统网络流量预测模型泛化能力弱和准确度低的缺点,提出一种组合小波包分解(WPD)和灰狼横纵多维混沌寻优算法(CCGWO)优化Elman神经网络的短期网络流量预测模型(WPD-CCGWO-ELMAN).网络流量在小波包的作用下分解成多个频段序列,各子序列通过CCGWO-ELMAN神经网络优化模型进行单步或多步预测处理,然后重构并叠加各预测值,得到未来短时间段内的网络流量值.实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性,并能掌握网络流量时间序列的变化规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙震岳	广东电网有限责任公司信息中心	6	63	4.0	6.0
5	邹洪	广东电网有限责任公司信息中心	6	46	4.0	6.0
9	艾解清	广东电网有限责任公司信息中心	9	41	4.0	6.0
13	陈晓江	广东电网有限责任公司信息中心	3	4	1.0	2.0