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基于小波变换与自回归模型的网络流量预测
被引:21
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
白翔宇
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
叶新铭
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
蒋海
机构
:
[1]
中国科学院计算技术研究所
来源
:
计算机科学
|
2007年
/ 07期
关键词
:
流量预测;
小波变换;
Mallat算法;
自回归模型;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TN915.06 [测试、运行];
学科分类号
:
0810 ;
081001 ;
摘要
:
本文提出一种基于小波变换与自回归模型的网络流量预测方法,将流量数据构成的原始序列进行小波分解,并将分解得到的近似部分和各细节部分分别单支重构到原级别上;对各个重构后的序列建立自回归模型,由所拟合的模型分别进行预测;结合各个重构后序列的预测结果,可以得到对原始序列的预测结果。实验结果表明,这种方法比传统的几种网络流量预测方法具有更高的预测准确度。
引用
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页码:47 / 49+54 +54
页数:4
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