【摘 要】
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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
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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
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