基于小波的网络流量分解模型

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大规模网络的流量行为体现为一个相当复杂的非线性系统,目前国内外对它的研究还没有成熟的方法.多分辨小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂时间序列分解成频率不相同的子序列.基于小波分解和重构思想,文章将流量过程分解成不同尺度下的小波系数和尺度系数,然后分别重构最高层低频序列和各层的高频序列.从各子频率序列中分离趋势项、周期项和随机项,并对各成分分别分析与建模,最后合成原流量时间序列的流量预测模型.通过CERNET流量实例分析表明该模型的精度高于ARIMA模型.
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