高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2006年
12期
1220-1225
,共6页
网络流量预测%à trous小波变换%自适应AR模型(AAR)%滑动窗口式多项式拟合%递推最小二乘(RLS)
網絡流量預測%à trous小波變換%自適應AR模型(AAR)%滑動窗口式多項式擬閤%遞推最小二乘(RLS)
망락류량예측%à trous소파변환%자괄응AR모형(AAR)%활동창구식다항식의합%체추최소이승(RLS)
在无抽取Haar小波变换的基础上,结合自适应AR模型和滑动窗口式多项式拟合方法,建立了一种基于小波变换的递推式高速网络流量在线预测模型.该模型首先用无抽取Haar小波变换把网络流量时间序列分解为细节信号和近似信号,然后对细节信号部分使用自适应AR模型预测,对近似信号部分则使用滑动窗口式多项式拟合方法预测,最后用小波重构获得原始时间序列的预测值.该模型不但提高了流量在线预测的准确性,而且通过模型参数的递推式自动调整,避免了参数的定期估计和更新.
在無抽取Haar小波變換的基礎上,結閤自適應AR模型和滑動窗口式多項式擬閤方法,建立瞭一種基于小波變換的遞推式高速網絡流量在線預測模型.該模型首先用無抽取Haar小波變換把網絡流量時間序列分解為細節信號和近似信號,然後對細節信號部分使用自適應AR模型預測,對近似信號部分則使用滑動窗口式多項式擬閤方法預測,最後用小波重構穫得原始時間序列的預測值.該模型不但提高瞭流量在線預測的準確性,而且通過模型參數的遞推式自動調整,避免瞭參數的定期估計和更新.
재무추취Haar소파변환적기출상,결합자괄응AR모형화활동창구식다항식의합방법,건립료일충기우소파변환적체추식고속망락류량재선예측모형.해모형수선용무추취Haar소파변환파망락류량시간서렬분해위세절신호화근사신호,연후대세절신호부분사용자괄응AR모형예측,대근사신호부분칙사용활동창구식다항식의합방법예측,최후용소파중구획득원시시간서렬적예측치.해모형불단제고료류량재선예측적준학성,이차통과모형삼수적체추식자동조정,피면료삼수적정기고계화경신.
