基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测

被引：16

作者：

冯兴杰 ^{[1
]}

潘文欣 ^{[1
]}

卢楠 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国民航大学计算机科学与技术学院

[2] 北京邮电大学通信与信息工程院

来源：

计算机工程与设计 | 2012年 / 33卷 / 05期

关键词：

混沌; RBF神经网络; 时间窗口法; 小波变换; 小波包变换;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2012.05.070

中图分类号：

TP393.06 [];

学科分类号：

摘要：

为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF)。充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中。以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法(WCRBF)与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测。

引用

页码：1681 / 1686

页数：6

共 14 条

[1]

基于混沌理论和神经网络的网络流量预测 [J].