【摘 要】
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网络流量是多种因素综合作用的结果,具有一定的混沌性和非线性,为了对网络流量将来变化趋势进行准确预测,提出了一种网络流量的组合预测模型（PHR-ELM）。分别采用C-C算法和Cao算
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网络流量是多种因素综合作用的结果,具有一定的混沌性和非线性,为了对网络流量将来变化趋势进行准确预测,提出了一种网络流量的组合预测模型（PHR-ELM）。分别采用C-C算法和Cao算法对原始网络流量数据进行混沌分析,构建极限学习机的训练样本集和测试样本集,然后将训练样本输入到极限学习机进行学习,建立网络流量预测模型,最后测试样本集输入到模型中进行单步和多步预测的验证性实验。结果表明,PHR-ELM可以反映网络流量的混沌性和非线性变化趋势,获得了高精度的网络流量预测结果,且预测结果要优于其它模型。
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