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。     

基于流量特征的网络流量预测研究

传统的非线性模型已经不再适用于网络流量建模,为了能够更精确地对网络流量建模,必须考虑到网络流量的特性。针对网络流量的自相似、长度分布、周期等特征进行分析,结合小波变换与时间序列模型,有效地建立流量预测模型。首先对流量的自相似和平稳性进行分析,并对长度、周期等特征进行描述,其次根据实际流量的自相似性和平稳性选择小波变换与时间序列相结合的方法进行建模,产生预测结果,最后根据长度与周期特征粗略判断预测的合理性。根据实验验证与分析,该方法具有极大的灵活性,相比单一的小波-FARIMA模型可以减少大量的运算,同时能够描述网络流量的短相关与长相关特性。     

基于小波技术和ARIMA模型的网络流量预测研究

结合小波变换技术和时间序列模型ARIMA,建立一种网络流量预测模型.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.     

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。     

基于小波变换与自回归模型的网络流量预测

本文提出一种基于小波变换与自回归模型的网络流量预测方法，将流量数据构成的原始序列进行小波分解，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建立自回归模型，由所拟合的模型分别进行预测；结合各个重构后序列的预测结果，可以得到对原始序列的预测结果。实验结果表明，这种方法比传统的几种网络流量预测方法具有更高的预测准确度。     

基于灰色小波的网络流量组合预测模型

为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法.该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型.首先对分解后的时间序列分别进行平移预处理,然后对预处理后的序列数据进行预测并重构,从而得到原始时间序列的预测值.对实际的采集数据进行仿真实验,仿真结果表明,该方法预测效果良好,优于一般小波预测方法.     

基于小波方法的Internet流量的预测建模

小波模型是自相似过程的流量模型，Internet流量数据属于非平稳的时问序列，小波变换可将非平稳的时间序列变为多个平稳的分量，再对分量采用相应的回归模型进行预测，然后将各个预测分量利用小波重构成最终的预测流量。通过实例具体说明了如何利用小波变换对Internet流量数据进行分析、预测。     

基于小波技术的网络流量分析和预测

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.     

小波神经网络模型的改进方法

为了改善小波神经网络(WNN)在处理复杂非线性问题的性能,针对量子粒子群优化(QPSO)算法易早熟、后期多样性差、搜索精度不高的缺点,提出一种同时引入加权系数、引入Cauchy随机数、改进收缩扩张系数和引入自然选择的改进量子粒子群优化算法,将其代替梯度下降法,训练小波基系数和网络权值,再将优化后的参数组合输入小波神经网络,以实现算法的耦合。通过对3个UCI标准数据集的仿真实验表明,与WNN、PSO-WNN、QPSO-WNN算法相比,改进的量子粒子群小波神经网络(MQPSO-WNN)算法的运行时间减少了11%~43%,而计算相对误差较之降低了8%~57%。因此,改进的量子粒子群小波神经网络模型能够更迅速、更精确地逼近最优值。     

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.     

无线局域网业务流预报方法比较

介绍了基于时间序列、神经网络和小波的多种网络业务的预报方法,应用真实的无线局域网业务流序列检验了这些模型的预报性能,结果表明,和其他预报模型相比,基于神经网络的模型能够比较精确地捕获无线局域网业务流自身的特性,对业务流具有良好的预报性能,而基于ARIMA模型的预报性能最差。     

一种基于神经网络的网络流量组合预测模型

Internet流量是具有相关和非平稳特性的时间序列，文中通过对过去一些流量模型的分析，构建了一种新的预测模型。该模型首先使用小波方法对网络流量进行预处理，然后分别使用线性神经网络和Elman神经网络进行预测，以保证能够描述流量的相关和非平稳性，最后把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果。通过对不同流量的一步预测和多步预测仿真，验证了组合模型比单一模型具有更高的预测精度。     

基于改进时空残差卷积神经网络的城市路网短时交通流预测

城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响,具有复杂的时空关联性。针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化而容易忽略长期时间特征等问题,提出一种基于改进时空残差卷积神经网络（CNN）的城市路网短时交通流预测模型。该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据,利用皮尔逊相关系数（PCC）对交通栅格数据进行相关性分析,确定相关性高的周期序列和邻近序列;同时,建立周期序列模型和邻近序列模型,并引入长短时记忆（LSTM）网络作为混合模型提取时间特征以及捕获两种序列的长期时间特征。利用成都市出租车数据集对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于LSTM、CNN和传统残差模型等基准模型,以均方根误差（RMSE）为评价指标时,所提模型将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了25.6%、13.3%和3.2%。     

Artificial neural network and wavelet neural network approaches for modelling of a solar air heater

This paper reports on a modelling study of new solar air heater (SAH) system by using artificial neural network (ANN) and wavelet neural network (WNN) models. In this study, a device for inserting an absorbing plate made of aluminium cans into the double-pass channel in a flat-plate SAH. A SAH system is a multi-variable system that is hard to model by conventional methods. As regards the ANN and WNN methods, it has a superior capability for generalization, and this capability is independent on the dimensionality of the input data’s. In this study, an ANN and WNN based methods were intended to adopt SAH system for efficient modelling. To evaluate prediction capabilities of different types of neural network models (ANN and WNN), their best architecture and effective training parameters should be found. The performance of the proposed methodology was evaluated by using several statistical validation parameters. Comparison between predicted and experimental results indicates that the proposed WNN model can be used for estimating the some parameters of SAHs with reasonable accuracy.     

基于小波神经网络建立虚拟仪器非线性软校正模型

神经网络具有良好的学习特性,小波变换有良好的时频局部化性质,将二者结合在一起构成小波神经网络兼有神经网络和小波变换的优点。本文提出了解决虚拟仪器系统非线性校正问题的小波神经网络算法。最后通过一个应用实例表明,采用小波神经网络建立软校正模型,不仅可以使系统获得高精度,而且在相同的误差条件下,其收敛速度也要远远快于传统的BP神经网络。