小波变换与GARCH组合模型的网络流量预测

发布时间：2017-09-28 10:41

  本文关键词：小波变换与GARCH组合模型的网络流量预测

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【摘要】：在一些网络环境当中,网络流量具有非线性、异方差性和波动集群现象,传统的小波变换与ARMA组合模型不能很好地描述网络流量的这些特性。因此,研究使用了小波变换与广义自回归条件异方差GARCH组合模型来预测网络流量。首先,使用小波变换原理将网络流量序列分解成高频部分和低频部分,在此基础上对各个子序列分别建立相应的GARCH模型并进行预测;然后,使用小波变换原理将各个子序列的预测结果进行重构,从而最终实现对原始网络流量的预测。通过仿真实验表明,该模型的预测精度较之传统的小波变换与ARMA组合模型的预测精度得到了大幅提升。
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【关键词】： 小波变换 ARMA模型 GARCH模型 网络流量预测
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK201103) 国家自然科学基金资助项目(61103223) 江苏省“六大高峰人才”计划资助项目
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言随着各种网络服务如网上支付、视频会议、IP电话等的广泛应用,人们对网络质量的要求越来越高。然而,当今网络已经变得十分复杂,出现突发事件与拥塞的可能性也大为增加,因此改善网络的运行环境显得至关重要,这就需要人们更好地了解网络流量的特征及其变化规律并用来预测未

【参考文献】

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1 魏进武,邬江兴,陈庶樵;网络流量的联合多重分形模型及特性分析[J];电子学报;2004年09期

2 姜明;吴春明;张e，

本文编号：935415