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基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型
基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型
作者:
曹敏
许绘香
马莹莹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
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
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
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姓名
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马莹莹
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组合预测模型
改进鸟群算法
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周期性
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
沈阳工业大学学报
主办单位:
沈阳工业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1646
CN:
21-1189/T
开本:
大16开
出版地:
沈阳市铁西区南十三路1号
邮发代号:
8-165
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
2983
总下载数(次)
5
总被引数(次)
22269
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