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摘要:
针对传统方法不能对网络流量变化特征进行准确描述,并且预测精度较低的问题,提出了基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型.通过对非线性网络流量数据进行有效分解,获得不同尺度的分量,利用混沌理论对多尺度分量进行相空间重构获得流量子序列.构建改进鸟群算法优化模型,并对重构后的网络流量子序列进行预测和组合,获得网络流量预测结果.结果表明,所提模型能够精确地描述网络流量的非线性、周期性以及长相关性等变化特征,具有较高的预测精度.
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文献信息
篇名 基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型
来源期刊 沈阳工业大学学报 学科 工学
关键词 大数据分析 非线性网络 网络流量 组合预测模型 改进鸟群算法 混沌理论 觅食行为 周期性
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 信息科学与工程
研究方向 页码范围 670-675
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.7688/j.issn.1000-1646.2020.06.10
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马莹莹 7 3 1.0 1.0
2 许绘香 4 0 0.0 0.0
3 曹敏 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
大数据分析
非线性网络
网络流量
组合预测模型
改进鸟群算法
混沌理论
觅食行为
周期性
研究起点
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期刊影响力
沈阳工业大学学报
双月刊
1000-1646
21-1189/T
大16开
沈阳市铁西区南十三路1号
8-165
1964
chi
出版文献量(篇)
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