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基于小波变换的网络流量预测模型应用研究
引用本文:赖小卿,卢淑萍. 基于小波变换的网络流量预测模型应用研究[J]. 计算机仿真, 2010, 27(7): 108-111
作者姓名:赖小卿  卢淑萍
作者单位:广东科学技术职业学院,广东,广州,510640
摘    要:研究优化网络性能问题,因网络流量数据具有很强的突发性和自相似性等分形特征,引起系统流量不稳定和不精确,用传统网络流量预测模型预测准确低.为解决上述问题,提出一种基于小波变换(WT)的自回归(AR)预测模型,首先对原始流量数据进行小波分解,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建立自回归模型,由所拟合的模型分别进行预测,最后结合各个重构后序列的预测结果,得到对原始序列的预测结果.运用WT_AR进行仿真实验,实验结果表明模型比传统的网络流量预测模型具有更高的准确度.证明WT_AR是一种高效的网络流量检测模型,网络流量预测方法提供参考依据.

关 键 词:小波变换  自回归模型  网络流量  预测

Application of Network Traffic Prediction Model Based on Wavelet Transform
LAI Xiao-Qing,LU Shuping. Application of Network Traffic Prediction Model Based on Wavelet Transform[J]. Computer Simulation, 2010, 27(7): 108-111
Authors:LAI Xiao-Qing  LU Shuping
Abstract:
Keywords:
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