基于小波变换和ESN的P2P流量预测模型

发布时间：2018-09-18 08:16

【摘要】：为了提高P2P流量预测的精度,提出一种基于小波变换和回声状态网络的流量预测模型。将原始P2P流量分解为不同尺度的高低频分量,根据不同分量的流量特性匹配不同参数的ESN模型分别预测,将多路预测结果整合输出。通过对不同P2P软件的流量预测结果表明,该模型的流量预测精度可达到98%以上,显著优于传统的ESN模型和最小二乘支持向量机模型。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of P2P traffic prediction, a traffic prediction model based on wavelet transform and echo state network is proposed. The original P2P traffic is decomposed into high and low frequency components of different scales, and the ESN models matching different parameters are predicted according to the traffic characteristics of different components, and the multiple prediction results are integrated into outputs. The traffic prediction results of different P2P software show that the traffic prediction accuracy of this model is over 98%, which is significantly better than the traditional ESN model and least square support vector machine model.
【作者单位】： 北京邮电大学信息安全中心;许昌学院计算机科学与技术学院;北京邮电大学服务科学与智能交通技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(60972077)
【分类号】：TP393.02

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