现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2009年
8期
115-117
,共3页
网络流量%时间序列分析%径向基神经网络%小波变换建模
網絡流量%時間序列分析%徑嚮基神經網絡%小波變換建模
망락류량%시간서렬분석%경향기신경망락%소파변환건모
通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测.首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺度预测模型.仿真结果表明与单一应用RBF神经网络的时间序列预测模型相比,该模型预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性.
通過對網絡流量數據作為時間序列進行小波變換建模,應用于未來時間的網絡流量數據預測.首先對流量數據序列進行多呎度分解,對分解到不同呎度上的數據分彆利用不同的時間序列模型進行分析,然後進行預測數據的摺衷處理,得到網絡流量多呎度預測模型.倣真結果錶明與單一應用RBF神經網絡的時間序列預測模型相比,該模型預測效果良好,具有較高的預測精度和很好的模型適應性.
통과대망락류량수거작위시간서렬진행소파변환건모,응용우미래시간적망락류량수거예측.수선대류량수거서렬진행다척도분해,대분해도불동척도상적수거분별이용불동적시간서렬모형진행분석,연후진행예측수거적절충처리,득도망락류량다척도예측모형.방진결과표명여단일응용RBF신경망락적시간서렬예측모형상비,해모형예측효과량호,구유교고적예측정도화흔호적모형괄응성.
