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用来预测混沌时间序列的传统加权局域模型一般用空间距离来定义邻近点的权重,当重构相空间嵌入维数增大时预测效果不是很理想。考虑了关联度对预测中心动力学行为的影响,提出用关联度来定义权重的方法,建立了一个用来预测网络流量新型的加权局域线性模型。模拟试验结果表明,和传统加权模型相比,当嵌入维数较高的时候,该模型能在较大程度上提高网络流量的预测精度。 相似文献
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传统的混沌局域预测模型仅考虑相空间中邻近相点到预测中心的空间距离对预测中心动力学行为演化的影响,所以在嵌入维数比较高的时候,用来预测混沌时间序列时效果往往不是很好.本文提出了一种基于关联度的网络流量预测的加权零阶局域模型,该模型同时综合考虑到了空间距离和邻近相点与预测中心的关联程度这两个因素对预测效果的影响,因而在很大程度上克服了传统混沌局域模型的不足.通过模拟实验将该模型用于网络流量预测,模拟结果表明该模型的预测精度比传统的模型要好. 相似文献
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基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF).充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中.以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法(WCRBF)与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测. 相似文献
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为提高网络流量的预测精度,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机相结合的网络流量预测方法。采用相空间重构对网络流量时间序列进行重构,恢复网络流量的演化轨迹,采用非线性预测能力强的最小二乘支持向量机对网络流量时间序列进行训练建模,采用混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,从而获得最优网络流量预测模型。用实际网络流量数据对该算法有效性进行验证,结果表明该方法能够很好刻画网络流量的变化趋势,提高了网络流量的预测精度,预测性能优于传统的预测方法。 相似文献
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小波与神经网络相结合的网络流量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对网络流量序列的非线性和多时间尺度特性,提出了一种将小波变换与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型.该模型吸取了小波变换的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,分别使用RBF神经网络和Elman神经网络进行预测,把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果. 相似文献
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针对目前混沌时间序列预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种混沌时间序列预测模型:BRF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Volterra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究。应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测仿真。结果表明,这4种预测模型对典型混沌时间序列预测都具有很好的预测效果;在预测精度上BRF模型和Volterra模型明显优于最大Lyapunov指数模型和局域线性模型。 相似文献
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应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。 相似文献
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基于Wavelet_AR的网络异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种小波分析和AR模型结合的实时网络异常检测模型。利用小波分析的多尺度特性,将网络流量分解为多层频率成分更加单一,更易于估计的细节层次,然后在各个不同的细节层次上,采用AR预测模型进行异常检测。与现有模型相比,这种模型有较高的准确度。 相似文献
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基于小波技术的网络流量分析和预测 总被引:3,自引:0,他引:3
互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征.小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程.分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分析和预测网络流量,实验结果表明该方法可以有效地对网络流量进行建模和预测. 相似文献