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综合馆
混沌理论与极限学习机的网络流量预测
  • 摘要

    提出一种混沌理论和极限学习机的网络流量预测模型。首先对网络流量时间序列进行小波分解得到不同分量,然后采用混沌理论对各分量进行相空间重构,并利用神经网络中的极限学习机进行建模,得到各分量的预测结果,最后采用对分量的预测值进行叠加组合,并采用具体网络流数据集进行模拟测试。相对于其他模型,混沌理论和极限学习机的网络流量预测模型能准确地反映网络流量的变化特性,获得更高精度的预测结果。

  • 作者

    张芹  ZHANG Qin 

  • 作者单位

    内蒙古财经大学 计算机信息管理学院,内蒙古 呼和浩特,010051

  • 刊期

    2016年5期 ISTIC PKU

  • 关键词

    网络流量  极限学习机  小波分析  相空间重构  network traffic  extreme learning machine  wavelet analysis  phase space reconstruction 

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54.82.99.169