基于Morlet-SVR和ARIMA组合模型的网络流量预测

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针对网络流量的非线性和多维度动力学特性,结合小波多尺度分析的能力,提出了基于Morlet小波核函数的支持向量机回归算法(Morlet-SVR)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合模型预测网络流量.采用MorletSVR和ARIMA分别预测通过Mallat小波分解和单支重构得到的近似信号和多尺度细节信号,最后通过线性叠加得到最终预测结果.通过仿真实验分别对比分析了基于径向基核函数的支持向量机回归算法和ARIMA预测模型,通过3种误差评估得知该组合模型具有更高的预测精度. According to the nonlinear and multidimensional dynamic characteristics of network traffic, combined with the ability of wavelet multi-scale analysis, the support vector machine regression algorithm (Morlet-SVR) and autoregressive integral moving average model (ARIMA) based on Morlet wavelet kernel function The model is used to forecast the network traffic.MorletSVR and ARIMA are used to predict the approximate signals and multi-scale detail signals obtained by Mallat wavelet decomposition and single-branch reconstruction respectively.Finally, the final prediction results are obtained by linear superposition.According to the simulation results, Kernel function support vector machine regression algorithm and ARIMA prediction model, the three kinds of error assessment that the combination model has a higher prediction accuracy.
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