基于 EEMD 与 RBF 神经网络的网络流量预测

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 5次 | 上传用户：wenjun_wu

【摘要】

：

网络流量预测对于网络性能和服务质量的提高具有重要意义。提出一种基于整体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络的预测模型,利用EEMD将长相关流量转化为短相关流量并应用RBF神经网络模型对流量数据进行建模及预测,不仅降低了算法的复杂度,而且有利于网络流量的实时预测。

【作者】

：

刘付斌冯丽娜

【机构】

：

安阳师范学院物理与电气工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2014年06期

【关键词】

：

流量预测整体平均经验模态分解 RBF神经网络 Traffic forecast Ensemble empirical mode decomposition R

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