基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型

穆昌

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cqvip:为了提高网络流量预测准确性,结合网络流量的变化特点,针对当前网络流量预测模型存在的局限性,设计了基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型。首先分析了当前国内外网络流量预测研究现状,找到引起网络流量预测准确性差的原因;然后采用小波变换对原始网络流量时间序列进行去噪,得到无噪声的网络流量时间序列;最后采用极限学习机对网络流量时间序列进行建模,得到相应的预测结果。与当前经典的网络流量预测模型在相同环境下进行对照测试,测试结果分析表明,小波变换和极限学习机的网络流量预测精度达到了95%以上,网络流量预测误差得到了有效的控制,而且提升了网络流量预测效率,预测结果要远优于当前经典的网络流量预测模型。

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来源
《微型电脑应用》 |2020年第1期|138-140|共3页
作者
穆昌;
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作者单位

陕西工业职业技术学院信息工程学院咸阳712000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
网络通信系统; 流量预测; 极限学习机; 时间序列数据细化;

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