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基于VMD-DE的混沌网络流量组合预测研究

来源 :合肥工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：zcb999999999
【摘 要】
：
文章针对网络流量时间序列的预测问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-分散熵(dispersion entropy, DE)的多尺度组合预测方法。首先对流量
【作 者】
：
魏臻  陈颖  程磊 
【机 构】
：
合肥工业大学计算机与信息学院,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
【出 处】
：
合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
：
2019年12期
【关键词】
：
网络流量 变分模态分解(VMD) 分散熵(DE) 组合预测 
【基金项目】
：
国家国际科技合作专项资助项目(2014DFB10060)
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文章针对网络流量时间序列的预测问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-分散熵(dispersion entropy, DE)的多尺度组合预测方法。首先对流量样本数据进行混沌特性分析,使用改进的VMD-DE方法对流量数据分解重构,减少周期性流量序列预测的随机性和计算复杂度;然后采用改进鸡群优化算法(chicken swarm optimization, CSO)优化Elman神经网络与最小二乘支持向量机(least squares suppo
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