基于模态分解的网络流量预测技术研究

发布时间：2023-01-09 12:42

　　网络流量的预测技术是计算机网络研究领域的热点,由于网络流量时间序列具有自相似性、多重分形性、混沌性、突变性等特征,所以近年来网络流量预测的建模开始向混沌分析、多尺度重构、组合预测的方式转变。本文首先以网络流量的突变性为研究对象,针对网络流量的突变性问题提出基于局部阈值的流量去噪模型。本文首先分析了目前关于网络流量去噪的研究,针对小波阈值整体去噪方法和经验模态分解舍弃高频分量去噪方法存在的不足,提出基于CEEMDAN-DE的网络流量局部阈值去噪模型。模型首先对原始流量序列进行自适应分解,再用分散熵对流量分解子模态进行复杂度分析,基于分散熵值平衡点筛选去噪模态集合和保留模态集合。然后将去噪模态集合进行“舍弃-去噪-保留”分段处理,实现有效压制高频噪声,同时保持原信号中的高频信号成分和弱信号成分不受损失。最后将处理后的IMF集成,得到最终去噪后的流量序列。本文的CEEMDAN-DE网络流量局部阈值去噪模型在仿真信号上进行实验,通过与小波rigrsure硬阈值去噪、小波sqtwolog软阈值去噪、CEEMDAN高频舍弃等方法进行对比,论证本文方法的有效性。本文其次以网络流量的自相似性和混沌性为... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与组织结构
第二章 相关理论与技术
    2.1 网络流量的基本特性
        2.1.1 网络流量的自相似性
        2.1.2 网络流量的混沌性
        2.1.3 网络流量的突变性
    2.2 网络流量的组合预测方法
        2.2.1 网络流量的模态分解
        2.2.2 网络流量的组合预测
    2.3 本章小结
第三章 基于CEEMDAN-DE的网络流量去噪模型
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 建模与算法
    3.4 去噪效果评价准则
    3.5 去噪仿真与结果分析
    3.6 本章小结
第四章 基于IVMD-AVE的网络流量预测模型
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 建模与算法
    4.4 预测效果评价准则
    4.5 预测仿真与结果分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测[J]. 韩莹,井元伟,金建宇,李琨.  东北大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪.  太阳能学报. 2018(02)
[3]基于混沌分形理论的金属疲劳损伤过程的特征分析[J]. 张玉华,李欣欣,黄振峰,毛汉领.  振动与冲击. 2017(21)
[4]基于小波去噪算法的全天时大气水汽拉曼激光雷达探测与分析[J]. 王玉峰,曹小明,张晶,汤柳,宋跃辉,狄慧鸽,华灯鑫.  光学学报. 2018(02)
[5]基于时间序列分析的网络流量异常检测[J]. 闫伟,张军.  吉林大学学报(理学版). 2017(05)
[6]局部均值分解和排列熵在行星齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 丁闯,张兵志,冯辅周,江鹏程.  振动与冲击. 2017(17)
[7]基于小波阈值的浮动车数据消噪算法[J]. 汪宏宇,郎莹,韩海花,王孝广,梅文博.  北京理工大学学报. 2017(07)
[8]POVMD与包络阶次谱的变工况滚动轴承故障诊断[J]. 姜战伟,郑近德,潘海洋,潘紫微.  振动.测试与诊断. 2017(03)
[9]基于工况辨识和变分模态分解的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 刘长良,闫萧.  动力工程学报. 2017(04)
[10]基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法[J]. 宋元章,李洪雨,陈媛,王俊杰.  山东大学学报(理学版). 2017(03)

硕士论文
[1]基于经验模态分解的小波阈值信号去噪研究[D]. 张永德.昆明理工大学 2011
[2]小波分析及其在信号、图像降噪中的应用研究[D]. 李继军.西安电子科技大学 2006



本文编号：3729206