服务器负载的小波-神经网络-ARMA预测

为提高服务器负载预测的精度,提出一种新的基于小波的预测方法。该方法首先对具有非平稳特征的服务器负载序列进行小波分解与重构,得到一个低频信号和多个不同尺度的高频信号;对具有近似平稳特征的低频信号建立ARMA预测模型;对变化较多的各高频信号分别建立神经网络预测模型;然后分别对各信号进行一步预测并组合预测结果,获得原始负载的最终预测。实验表明:该方法能够有效预测非平稳的服务器负载序列,预测精度明显高于传统预测方法。     

短期风速多步预测的研究

为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法采用小波分解法对风速信号进行分解,使之分解成不同频带的高频和低频分量;再利用最小二乘支持向量机对各分量建立预测模型,将各预测模型的预测值叠加可得到模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅰ。其次,将预测模型I的预测结果设为训练样本,采用经验模式分解法把训练样本集分解成若干本征模式分量和趋势项;再利用最小二乘支持向量机对各本征模式分量和趋势项建立预测模型,同时扩大模型的预测尺度;将各预测模型的预测值叠加可得该模型的预测结果。该模型称为预测模型Ⅱ。最后,将预测模型Ⅱ、Ⅰ的预测值叠加得到最终预测结果。实验结果表明,采用该方法预测的风电场短期风速的RMSE值为0.153,验证了该方法的有效性。     

基于数据挖掘的网络论坛话题热度趋势预报

利用小波分析和神经网络相结合的方法进行网络论坛话题热度趋势的预报。该方法主要是对由帖子的点击数（或回复数）所形成的原始时间序列进行小波多尺度分析,产生一系列子序列并进行评价,并通过BP神经网络进行类别训练,找出使得类内距离最小、类间距离最大的若干系数作为特征系数。对于未知类别的时间序列,把其特征系数送入神经网络进行预测。实验结果表明,将该方法用于网络论坛话题的热度趋势预测,可得出良好的预测精度。     

基于小波变换和混沌理论的复杂系统状态预测方法研究

应用小波变换和混沌理论对复杂系统状态预测方法进行了研究．首先，应用小波变换对系统的特征参数序列进行分解，得到低频部分和高频部分．然后，对低频部分和高频部分做进一步分析，以确认低频部分和高频部分都存在混沌特性．再应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测．最后，应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对系统特征参数序列的预测．实例研究表明，此方法具有较高的预测精度，可有效地应用于复杂系统的状态预测和故障趋势预测分析．     

基于Gamma小波模型的网络流量预测

网络流量的精确预测是实现动态流量管理及控制的前提,由此提出一种基于Gamma小波模型的预测方法。将原始数据分解为高频信号和低频信号,采用Gamma小波模型对低频信号进行建模并获取服从Gamma分布的序列,分别对刚获取的序列以及高频信号采用加权一阶局域法进行预测,重构小波以合成数据。通过实验和数学分析的方法,证实该预测模型能够进行网络流量的短期预测。     

基于组合方法的网络业务流预测

在总结了已有的流量预测方法基础上,提出了一种基于多种预测技术组合而成的网络流量预测方法。该方法根据小波多尺度的分解和重构思想,将网络流量通过小波分解成不同尺度下的逼近信号和细节信号,然后分别单支重构成低频序列和高频序列。根据低频和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量。通过对真实网络流量的仿真实验表明,该方法能比较准确地预测未来的网络流量。     

基于小波变换的城市市区典型路段交通流量预测

提出一种基于"先分-独立预测-再合"思想的新型交通流量预测模型.其应用小波变换技术,对交通流量数据进行分解和重构,将得到的低频概貌信号和高频细节信号,分别用3次平滑指数和ARIMA进行拟合,并应用逐步回归方法建立基于原始交通流量数据,以及高、低频拟合信号的回归方程.对某城市市区典型路段交通流量数据进行验证分析,结果表明,该方程具有较高的拟合精度,优于ARIMA单独使用的效果.     

基于熵值的网络论坛热点话题发现

针对网络论坛热点话题的识别、发现和舆情监测问题,提出一种基于热度熵值的热点话题发现方法。通过网络爬虫抓取网络论坛中的数据,在对数据进行预处理和分析热点话题属性特征的基础上,合理定义各属性的权重和话题的热度熵值,并以此对话题的热点信息进行分析、统计与评估,从而发现和追踪网络论坛中的热点话题。同时,对话题的热度进行细致划分和各种类型的定义,采用不同阈值策略计算不同类型的热度信息标注的准确率。实验结果表明,该方法合理、有效,相比于传统的话题语义分析方法具有较高的准确率,可作为互联网论坛舆情监测的依据。     

基于小波分析与BP神经网络的人体血压预测

及时、准确预测人体血压变化从而预防人体血压不稳定导致的病情加重的情况发生显得越来越重要.对此本文提出一种基于小波分析与BP神经网络组合的人体血压预测模型,该模型利用小波分解重构法对非平稳的人体血压序列进行分解重构计算,分离出原始序列中的高频细节分量和低频趋势分量,再利用BP神经网络预测算法对各层分量建立预测模型,最后将两种模型的预测值进行叠加,得到原始血压序列的预测值.研究表明,该组合预测模型的预测精度明显高于传统BP神经网络预测模型的预测精度,为人体血压预测提供了一种有效可靠的组合预测方法.     

小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于小波分析和AR-LSSVM的网络流量组合预测模型。利用Mallat算法对非平稳的网络流量序列进行分解和重构,得到低频信息和高频信息;对具有平稳特性的高频信息用AR模型进行预测,而对体现非平稳的低频信息用LSSVM进行预测;再将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。仿真结果表明组合预测模型不仅具有较高的预测精度,而且预测性能稳定。