计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2014年
4期
615-619
,共5页
小波变换%ARMA模型%GARCH模型%网络流量预测
小波變換%ARMA模型%GARCH模型%網絡流量預測
소파변환%ARMA모형%GARCH모형%망락류량예측
wavelet transform%ARMA model%GARCH model%network traffic forecast
在一些网络环境当中,网络流量具有非线性、异方差性和波动集群现象,传统的小波变换与ARMA组合模型不能很好地描述网络流量的这些特性.因此,研究使用了小波变换与广义自回归条件异方差GARCH组合模型来预测网络流量.首先,使用小波变换原理将网络流量序列分解成高频部分和低频部分,在此基础上对各个子序列分别建立相应的GARCH模型并进行预测;然后,使用小波变换原理将各个子序列的预测结果进行重构,从而最终实现对原始网络流量的预测.通过仿真实验表明,该模型的预测精度较之传统的小波变换与ARMA组合模型的预测精度得到了大幅提升.
在一些網絡環境噹中,網絡流量具有非線性、異方差性和波動集群現象,傳統的小波變換與ARMA組閤模型不能很好地描述網絡流量的這些特性.因此,研究使用瞭小波變換與廣義自迴歸條件異方差GARCH組閤模型來預測網絡流量.首先,使用小波變換原理將網絡流量序列分解成高頻部分和低頻部分,在此基礎上對各箇子序列分彆建立相應的GARCH模型併進行預測;然後,使用小波變換原理將各箇子序列的預測結果進行重構,從而最終實現對原始網絡流量的預測.通過倣真實驗錶明,該模型的預測精度較之傳統的小波變換與ARMA組閤模型的預測精度得到瞭大幅提升.
재일사망락배경당중,망락류량구유비선성、이방차성화파동집군현상,전통적소파변환여ARMA조합모형불능흔호지묘술망락류량적저사특성.인차,연구사용료소파변환여엄의자회귀조건이방차GARCH조합모형래예측망락류량.수선,사용소파변환원리장망락류량서렬분해성고빈부분화저빈부분,재차기출상대각개자서렬분별건립상응적GARCH모형병진행예측;연후,사용소파변환원리장각개자서렬적예측결과진행중구,종이최종실현대원시망락류량적예측.통과방진실험표명,해모형적예측정도교지전통적소파변환여ARMA조합모형적예측정도득도료대폭제승.
