基于小波分析和Hopfield的网络流量预测
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional single network traffic model can not accurately simulate the complex characteristics of network traffic, a combined model based on 伪 Trous wavelet analysis and Hopfield neural network is proposed to predict the network traffic. Firstly, the network traffic is normalized and 伪 Trous wavelet transform is adopted, then the wavelet single branch is reconstructed, and the low frequency component is fed into the AR model and the high frequency component is fed into the Hopfield neural network for modeling and prediction. Finally, the predicted values are obtained by synthesizing the components. The simulation results show that the model improves the prediction accuracy and has good network adaptability.
【作者单位】： 浙江建设职业技术学院;
【分类号】：TP393.06
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本文编号：2167806
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