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提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均)模型的经验模式分解预测自相似网络流量的方法,进行了理论证明和仿真验证。结果表明,经验模式分解对长相关流量有去相关的作用,采用ARMA模型即可对自相似网络流量准确刻画,不但降低了算法的复杂度,而且预测精度高于径向基函数神经网络的预测精度。
基于EMD及ARMA的自相似网络流量预测
【摘 要】
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提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均)模型的经验模式分解预测自相似网络流量的方法,进行了理论证明和仿真验证。结果表明,经验模式分解对长相关流量有去相关的作用,采用ARMA
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳信息职业技术学院信息技术研究所,中国电子系统设备工程公司研究所,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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2011年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60672150,60702034);国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2009CB320402)~~
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