【摘 要】
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为了提高网络资源调度的效率,均衡网络节点负载,需要对高峰用户时段网络短时客流量进行及时、有效地预测,针对当前客流量预测方法中存在的运行时间长,预测结果的相对误差较大
【机 构】
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绥化学院现代教育技术中心,绥化学院教育学院
【基金项目】
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绥化学院2018年科学技术研究项目(K1802005);黑龙江省教育科学“十三五”规划2017年度重点课题(GBB1317145);2017年度黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(17EDE329)
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为了提高网络资源调度的效率,均衡网络节点负载,需要对高峰用户时段网络短时客流量进行及时、有效地预测,针对当前客流量预测方法中存在的运行时间长,预测结果的相对误差较大等问题,提出一种基于小波分解的高峰时段网络短时客流量预测方法。利用小波分解的二项尺度分析法将高峰时段网络短时客流量数据分解为近似成分和细节成分,对近似成分与细节成分进行分析,结合空间映射思想,得到各成分的获取关系式,综合分解逆运算建立客流量预测模型;采用支持向量机对数据样本进行训练,结合训练结果与核函数对预测模型的参数进行优化,以提高预测结果的
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