基于MWSVR和ARMA混合模型的流量预测

发布时间：2019-02-23 18:48

【摘要】：为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归(MWSVR)和自回归移动平均(ARMA)混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量经小波分解成近似和细节2个部分,使用混合模型中的MWSVR和传统的线性模型ARMA分别预测网络流量的近似部分和细节部分,合成各分量值作为预测结果。与单一的ARMA与MWSVR模型预测结果分别进行比较,结果证明,该混合模型能够较准确地拟合网络中的流量。
[Abstract]:In order to solve the more and more serious network congestion and avoid malicious network attacks, a traffic prediction method based on Morlet wavelet support vector regression (MWSVR) and autoregressive moving average (ARMA) hybrid model is proposed. For the short time scale network traffic, the Morlet wavelet is constructed as the kernel of the support vector regression method, and the MWSVR model is obtained. The traffic is decomposed into approximate and detailed parts by wavelet transform. The approximate part and the detail part of network traffic are predicted by MWSVR in hybrid model and ARMA in traditional linear model respectively, and each component value is synthesized as the prediction result. Compared with the single ARMA and MWSVR models, the results show that the hybrid model can fit the network traffic accurately.
【作者单位】： 西安培华学院中兴电信学院;西安交通大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61472316)
【分类号】：TP393.06

【共引文献】

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本文编号：2429100