基于EMD及ARMA的自相似网络流量预测

被引：86

作者：

高波 ^{[1
,2
]}

张钦宇 ^{[1
]}

梁永生 ^{[2
]}

刘宁宁 ^{[3
]}

黄程波 ^{[2
]}

张乃通 ^{[4
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学深圳研究生院

[2] 深圳信息职业技术学院信息技术研究所

[3] 中国电子系统设备工程公司研究所

[4] 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院

来源：

关键词：

自相似; 经验模式分解; 自回归滑动平均; 流量预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.06 [];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均)模型的经验模式分解预测自相似网络流量的方法,进行了理论证明和仿真验证。结果表明,经验模式分解对长相关流量有去相关的作用,采用ARMA模型即可对自相似网络流量准确刻画,不但降低了算法的复杂度,而且预测精度高于径向基函数神经网络的预测精度。

引用

页码：47 / 56

页数：10

共 5 条

[1]

应用随机过程.[M].刘嘉焜;王公恕编著;.科学出版社.2004,

[2] 基于EMD的自相似流量Hurst指数估计 [J].

单佩韦 ;

李明 .

[3] 基于RBF神经网络的网络流量建模及预测 [J].

王俊松 ;

高志伟 .

[4] 结合多重分形的网络流量非线性预测 [J].

王升辉 ;

裘正定 .

[5] 一种网络流量平稳化方法 [J].

邹柏贤 ;

姚志强 ;

不详 .