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。     

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。     

一种差分进化算法优化小波神经网络及其在弱信号检测中的应用

在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明,与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比,该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度,能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。     

一种基于小波变换的校园网流量预测方法研究

流量预测是实现网络管理与控制的重要前提。通过介绍网络流量特征,描述了网络流量预测基础理论,将神经网络与小波变换相结合,设计出一种紧致型小波神经网络流量预测算法,采用真实校园网流量数据对所提算法进行实验分析,并与相关方法进行对比。实验结果表明该算法是有效的。     

应用小波变换改进网络流量的相空间重构

流量预测是流量工程、拥塞控制和网络管理的核心问题,网络流量非线性变化部分有混沌特性的存在.现有的网络流量研究方法只是单一采用线性或者非线性的方法进行处理,而忽略了对混沌特性的研究.针对网络流量的混沌特点,利用小波变换和非线性动力学方法研究网络流量的混沌特性,并改进相空间重构方法.将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中,并充分利用了小波变换的去噪优点,给网络流量预测提供了行之有效的新方法.     

基于混合模型的网络流量预测算法

研究网络流量准确预测,针对网络优化控制问题,由于网络数据拥塞严重,网络流量变化具有高度自相似性、非线性和多尺度等特点,线性数据的传统预测方法无法准确刻画网络流量的非线性变化规律,导致预测准确率低.为了提高网络流量的预测准确率,在分析网络流量变化特征的基础上,提出一种小波分析的网络流量混合预测模型.混合模型首先利用小波分析将网络流量分解线性和非线性部分,然后分别采用ARIMA模型和BP神经网络模型对其进行预测,最后采用小波分析对线性和非线性部分预测结果进行重构,得到混合模型最终预测结果.仿真结果表明,混合模型比其它网络流量预测模型具有更高的预测准确率,为网络优化控制提供了有效分析方法.     

小波与神经网络相结合的网络流量预测模型

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.     

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.     

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。     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

基于云遗传的RBF神经网络的交通流量预测

以神经网络和混沌时间序列理论为基础,提出了一种基于云遗传的RBF神经网络优化算法。该算法利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构。将该算法应用到Logistic混沌时间序列和实测交通流时间序列进行算法的有效性验证,并与传统的RBF算法和遗传算法优化的RBF算法（GARBF）进行比较。仿真结果表明该算法对混沌时间序列和交通流预测的精度有较大提高,从而证明该算法在交通流时间序列预测领域的可行性和有效性。     

基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究

针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基（RBF）神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。     

遗传算法优化BP 神经网络的短时交通流混沌预测

为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于混沌搜索的人工蜂群优化神经网络交通流预测方法

为了提高长时交通流的预测精度,提出一种改进的人工蜂群优化BP神经网络分时段预测交通流的方法。利用Tent混沌映射采蜜蜂放弃的新解,实现具有混沌搜索策略的人工蜂群算法,然后优化BP神经网络的权值和阈值,最终训练BP神经网络以求得最优值。利用该预测方法对合肥市黄天路全天的交通流分时段预测,实现了对长时交通流的准确预测,与传统的人工蜂群优化BP神经网络预测对比,能有效改善预测精度,降低预测误差。     

CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型（CS-BPNN）。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找到BP神经网络最优参数,建立短时交通流量预测模型,通过具体实例对CS-BPNN性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,CS-BPNN提高了短时交通流量的预测精度,更加准确反映了短时交通流量的变化趋势。     

基于径向基函数神经网络的混沌背景谐波提取

为提高强混沌背景下谐波信号的提取能力,给出混沌系统的单步预测模型,提出了一种新的径向基函数神经网络模型.由混沌吸引子的维数来确定网络的输入,并给出了基于卡尔曼滤波器的动态学习算法,利用学习算法可以在网络训练时同时确定径向基神经网络隐层中心和输出层权值,提高了网络的收敛速度和预测性能.通过对Bossler混沌背景下低信噪比谐波信号的提取进行计算机认真实验,并且实验表明信噪比最低达一27dB时,仍能有效提取出谐波信号,验证了算法的有效性和可行性.