【摘 要】
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针对网络流量时间序列呈现出的非线性、非平稳、多尺度的特点，提出了一种结合经验模式分解（EMD）和粒子群优化的最小二乘支持向量机（LS-SVM）的流量预测模型。通过EMD分解，将原始流量
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国移动通信集团新疆有限公司
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针对网络流量时间序列呈现出的非线性、非平稳、多尺度的特点，提出了一种结合经验模式分解（EMD）和粒子群优化的最小二乘支持向量机（LS-SVM）的流量预测模型。通过EMD分解，将原始流量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳IMF（固有模态分量）分量，用粒子群优化的LS-SVM分别对各分量进行预测，通过SVM组合得到原始序列的预测结果。仿真结果表明，该方法不仅能够获得较高的预测精度，还能够反映原始流量数据的突变性。
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