一种网络流量预测的小波神经网络模型

结合小波变换和人工神经网络的优势，建立一种网络流量预测的小波神经网络模型。首先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，以系数序列和原来的流量时间序列分别作为模型的输入和输出，构造人工神经网络并且加以训练。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。     

基于递归神经网络的网络流量组合预测模型

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于Elman递归神经网络,小波和自回归的网络流量组合预测模型.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,对具有平稳特征的尺度系数序列用AR模型进行预测:而对体现了网络流量非线性、非平稳特性的小波系数序列使用Elman递归神经网络进行预测,最后通过Mallat算法重构得到网络流量的预测值.     

网络流量预测的建模与仿真研究

研究网络流量准确预测问题,网络流量变化是一种具有时变性、多尺度和突发性的非线性系统,由于传统时间序列预测方法很难揭示内在变化规律,导致网络流量的预测精度比较低.为了提高网络流量的预测精度,提出一种小波分析BP神经网络的网络流量预测模型.模型首先通过小波分析对网络流量进行分解,得到网络流量信号的近似和细节部分,然后进行重构提取多尺度特征,最后将重构的网络流量数据输入到BP神经网络,利用BP神经网络的非线性能力对网络流量进行训练、建模并预测.仿真结果表明,小波神经网络方法提高了网络流量预测精度,是一种有效实用的网络流量预测方法.     

基于小波分析和Hopfield的网络流量预测

针对传统单一的网络流量模型不能对网络流量的复杂特性进行精确模拟的问题,提出一种基于αTrous小波分析和Hopfield神经网络的组合模型对网络流量进行预测。首先对网络流量进行归一化处理并采用αTrous小波变换;然后对小波单支进行重构,并将低频成分送入AR模型高频成分送入Hopfield神经网络进行建模预测;最后对各分量进行合成得到预测值。仿真实验结果表明,该模型提高了预测精度,并且具有很好的网络适应性。     

小波变换与GARCH组合模型的网络流量预测

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。     

基于小波变换的PCNN网络流量预测算法

网络流量预测对网络安全、网络管理等具有重要的意义。针对网络流量的行为特征,提出了基于小波变换的PCNN网络流量预测算法。对预处理的网络流量进行小波分解,利用PCNN模型预测获得的近似系数和细节系数,通过小波逆变换对预测的小波系数进行重构,得到预测的网络流量。实验结果表明,与其他的三种网络流量预测算法相比,算法得到较小的残差,取得了较好的预测效果。     

基于小波神经网络的流量混沌时间序列预测

在Takens提出的相空间重构模型基础上,应用小波变换对其进行改进,充分考虑噪声对重构结果的影响。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入网络流量预测中,介绍小波神经网络的基本构造和学习方法。实验表明,与RBF神经预测方法相比,小波神经网络预测方法的逼近效果更好、误差更小。     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

基于改进小波神经网络的网络流量预测研究

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对传统小波神经网络训练算法的不足,提出了自适应量子粒子优化算法——AQPSO,用于训练小波神经网络,优化网络参数,建立基于AQPSO算法优化的小波网络预测模型。实验结果表明,该模型对网络流量的短期预测是有效可行的,并具有良好的收敛性和稳定性。     

改进飞蛾捕焰算法在网络流量预测中的应用

传统BP神经网络对网络流量时间序列预测精度低和泛化能力弱。为此,提出一种新的优化BP神经网络的方法。通过小波包分解对网络流量进行多频段序列分解,并采用飞蛾纵横交叉混沌捕焰算法优化的神经网络,对各分解后的子序列进行预测,叠加各子序列的预测值,重构获取实际预测结果。仿真结果表明,与传统BP神经网络预测方法相比,该方法能捕获网络流量的变化规律,具有较好的预测精度、稳定性和泛化能力。     

网络流量行为分析的小波加权混沌局域模型

结合小波变换和混沌局域模型的各自优势，提出一种网络流量的预测模型。首先，将网络流量时间序列进行小波分解得到高频信号序列和低频信号序列，再用加权混沌局域模型对每一成分的信号序列分别进行预测,对所有的预测分量进行小波重构就可以实现对网络流量的预测。用实际网络流量对该模型进行验证，实验结果表明，该模型具有较高的预测效果。     

遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值.     

融合小波变换与贝叶斯LS SVM的网络流量预测*

为了提高网络流量预测的精度,研究了一种融合小波变换与贝叶斯LSSVM的网络流量预测方法。首先将原始流量数据时间序列进行小波分解,并将分解得到的近似部分和各细节部分分别单支重构到原级别上;对各个重构后的序列分别用最小二乘支持向量机进行预测,将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的选择;将各个预测结果重构后得到对原始序列的预测结果。对比实验表明,该模型不仅具有较快的运行速度,而且具有较高的预测精度。     

基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型

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。     

小波消噪和神经网络的网络流量混沌预测

网络流量数据中含有大量噪声,对网络流量预测精度产生不利影响,为此,提出一种小波消噪和神经网络相融合的网络流量混沌预测模型。采用小波技术对网络流量数据进行消噪处理,采用关联维数确定BP神经网络输入变量个数,采用BP神经网络建立网络流量预测模型。结果表明,与消噪前比,小波消噪和神经网络模型更能准确刻画网络流量的变化趋势,有效提高了网络流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

交通流量小波神经网络多步预测研究

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题,提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法.通过将混沌理论和小波分析相结合,建立了交通流量时间序列WNN模型;阐述了混沌学习算法的机理,设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法.仿真试验结果表明,该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络.