考虑模糊神经网络和小波变换相结合的实际流量预测算法

发布时间：2017-12-18 19:34

  本文关键词：考虑模糊神经网络和小波变换相结合的实际流量预测算法

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【摘要】：针对无线传感器网络流量预测误差较大的问题,基于模糊神经网络和小波变换提出了一种新的预测算法(State Prediction algorithm based on Fuzzy Neural Network,SPFNN).首先该算法利用α-稳定分布对实际流量进行刻画,并给出了满足该分布的判断依据;其次,通过结合模糊神经网络和小波变换来提高实际流量的预测精度;最后,结合OPNET和MATLAB进行联合仿真,深入研究了影响该算法的关键因素,并对比其它算法性能,结果发现SPFNN具有较好的适应性.
【作者单位】： 重庆工商大学融智学院;苏州大学计算机科学与技术学院;中国科学院计算机科学国家重点实验室;
【基金】：重庆市教委科学技术研究项目(KJ133103) 江苏省自然科学基金项目(BK2011152) 中国科学院计算机科学国家重点实验室开放课题(CSYSKF0908)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言随着无线传感器网络(Wireless Sensor Net-work,WSN)的快速发展[1-4],如何保障其流量性能和质量起着至关重要的作用.目前有效的措施是对实际流量状态进行预测,以提前应付可能出现的网络拥塞.常用的预测方法主要分为线性和非线性两种,线性预测方法有AR、ARMA等模型,而非线

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李超;赵海;葛新;张君;;基于混沌特征的网络延迟预测模型[J];电子学报;2009年12期

2 李亚峰;冯象初;;去除乘性噪声的小波变分模型[J];电子学报;2012年03期

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7 石文孝;范绍帅;王g，

本文编号：1305389