一种基于EMD和RVM的自相似网络流量预测模型

发布时间：2018-06-11 23:20

  本文选题：网络流量 + 预测模型　； 参考：《计算机科学》2015年01期

【摘要】：针对自相似网络流量提出了一种基于EMD(经验模态分解)和RVM(相关向量机)的自相似时间序列预测模型。该模型利用EMD将滑动窗口内的小时间尺度网络流量序列分解为多个IMF(固有模态函数)分量,以去除流量序列长相关性;然后采用RVM对其中的高频分量进行拟合,而对低频分量则使用ARMA构建预测模型;最后合成各分量的预测结果。实验表明,该模型能准确地预测流量时间序列的幅值及其趋势,与同类型预测方法相比,其预测性能更好。
[Abstract]:A self-similar time series prediction model based on EMD (empirical Mode decomposition) and RVM (correlation Vector Machine) is proposed for self-similar network traffic. In this model, the small time scale network traffic sequences in the sliding window are decomposed into multiple IMF (inherent mode function) components by EMD, and the high frequency components are fitted by RVM. For the low frequency component, ARMA is used to construct the prediction model, and finally, the prediction results of each component are synthesized. Experiments show that the model can accurately predict the amplitude and trend of traffic time series, and its prediction performance is better than that of the same type of prediction method.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;95034部队;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61272486) 陕西省科技计划自然基金重点项目(2012JZ8005) 全军军事学研究生课题(2010XXXX-488)资助
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2007114